筛选关键点检测器。基于尺度不变关键点的图像特征。本文提出了一种从图像中提取不同不变特征的方法,该方法可用于在物体或场景的不同视图之间进行可靠的匹配。这些特征对图像的尺度和旋转是不变性的,并且被证明能够在大量的仿射失真、3D视点的变化、噪声的添加和光照的变化中提供鲁棒的匹配。这些特征具有很强的独特性,从某种意义上说,单个特征可以与来自多个图像的大型特征数据库进行高概率的正确匹配。本文还描述了一种利用这些特征进行目标识别的方法。识别过程是使用快速近邻算法将单个特征与已知目标的特征数据库进行匹配,然后进行Hough变换以识别属于单个对象的簇,最后通过最小二乘法对一致的姿态参数进行验证。这种识别方法在获得接近实时性能的同时,能够在杂波和遮挡中鲁棒地识别目标。


数学参考文献zb5

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  1. Díaz Martínez,Diego H.;Mémoli,Facundo;Mio,华盛顿:数据形状和概率度量(2020)
  2. Escudero Viñolo,Marcos;Bescos,Jesus:挤压DCT对抗伪装(2020)
  3. Lindeberg,Tony:基于级联耦合的尺度归一化微分表达式的可证明尺度协变连续分层网络(2020)
  4. Perez Gonzalez,Jorge;Arámbula Cosío,Fernando;Huegel,Joel C.;Medina Bañuelos,Veronica:3D超声胎儿头部登记的概率学习相干点漂移(2020年)
  5. 文志杰;刘志虎;宗义臣;李宝军:用于低分辨率病毒图像分类的潜在局部特征提取(2020)
  6. Wu,Min;Wicker,Matthew;Ruan,Wenjie;Huang,Xiaowei;Kwiatkowska,Marta:基于博弈的具有可证明保证的深层神经网络近似验证(2020)
  7. 周,田;李云义;桂,关:基于噪声学习的图像分类判别字典学习算法(2020)
  8. Abdollahifard,Mohammad Javad;Mariéthoz,Grégoire;Ghavim,Maryam:使用图像分割和纹理描述符对多点模拟进行定量评估(2019年)
  9. Barajas García,Carolina;Solorza Calderón,Selene;Gutiérrez-López,Everardo:尺度、平移和旋转不变小波局部特征描述符(2019)
  10. 陈明佳;邹倩芳;王长波;刘立刚:EdgeNet:3D形状的深度度量学习(2019)
  11. Eliades,Charalambos;Lenc,Ladislav;Král,Pavel;Papadopoulos,Harris:具有良好校准置信度的自动人脸识别(2019年)
  12. Evangelopoulos,Xenophon;Brockmeier,Austin J.;Mu,Tinting;Goulermas,John Y.:近似大尺度物体排序的连续方法(2019年)
  13. Horng,Ming Huwi;Kuok,Chan Pang;Fu,Min Jun;Lin,Chii-Jen;Sun,Yung-Nien:利用卷积神经网络从X射线图像中测量脊柱的Cobb角(2019年)
  14. Jeong,Chiyoon;Yang,Hyun S.;Moon,KyeongDeok:使用卷积神经网络和多尺度边缘检测检测检测地平线的新方法(2019年)
  15. 卢彦峰;贾立浩;乔,洪;李,易;齐,宗帅:一种基于矩的新的斑块选择方法的增强生物启发图像识别模型(2019)
  16. Rajan,Purnima;Ma,Yongming;Jedynak,Bruno:Cox过程用于检测计数(2019年)
  17. Vitoria,Patricia;Ballester,Coloma:照片中的光斑自动检测和去除(2019年)
  18. 薛姗;朱红红:基于统计分类的递归标签传播低分辨率和开放集人脸识别(2019)
  19. Zhang,Zhengwu;Klassen,Eric;Srivastava,Anuj:球面域核密度的稳健比较(2019)
  20. Daniel Baier;Sarah Frost:通过图像数据分析和分类将品牌混淆与广告相似性和品牌优势联系起来(2018)

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