冲浪

冲浪:加速强大的功能。在本文中,我们提出了一种新的尺度和旋转不变的兴趣点检测器和描述子,coined SURF(Speeded Up Robust Features)。它在可重复性、显著性和鲁棒性方面接近甚至优于先前提出的方案,但可以更快地计算和比较。这是通过依赖积分图像进行图像卷积来实现的;通过建立现有领先的检测器和描述符的优势(在casu中,使用基于Hessian矩阵的检测器度量和基于分布的描述符);并将这些方法简化为本质。这导致了新的检测、描述和匹配步骤的结合。本文给出了一个标准评估集的实验结果,以及在实际对象识别应用中获得的图像的实验结果。两者都显示了SURF的强劲表现。


zbMATH中的参考文献(参考文献183篇)

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  1. 正气;龚明明;你,辛格;陶大成:尺度不变关键点检测的统一B样条框架(2022)
  2. 卡西利亚斯·佩雷斯,大卫;但以理,皮萨罗;福恩特斯·希门尼斯,大卫;马祖,曼努埃尔;巴托利,阿德里安:等轴测曲面的基于模板的视觉几何(2021)
  3. 费里尼,法比奥;伊万娜,卢比奇;圣塞贡多,巴勃罗;赵彦璐:边阻断团问题的分支切割算法(2021)
  4. 弗索夫,V.A。;米纳耶夫,尤伊。;Kotov,A.P.:利用仰角表面的视觉观测进行车辆运动估计(2021年)
  5. 加西亚·萨尔盖罗,梅赛德斯;Ganzalez-Jimenez,Javier:两个校准相机之间相对姿态的快速和鲁棒可证明估计(2021)
  6. 加西亚·萨尔盖罗,梅赛德斯;Gonzalez-Jimenez,Javier:相机间相对姿势问题最优性的充分条件(2021)
  7. 马佳怡;蒋兴宇;范敖翔;蒋俊军;颜俊奇:从手工到深层特征的图像匹配:一项调查(2021年)
  8. 任朝峰;智,晓东;濮,玉池;张富强:一种用于大规模滑坡重建的多尺度无人机图像匹配方法(2021)
  9. 徐天阳;冯振华;吴小军;Kittler,Josef:具有区分相关滤波器的鲁棒视觉目标跟踪的自适应信道选择(2021)
  10. 阿尔瓦雷斯·米兰达,爱德华多;Díaz Guerrero,John:多准则显著性检测:一种(精确)鲁棒网络设计方法(2020)
  11. 博布科夫,弗吉尼亚州。;Kudryashov,A.P.:从立体图像中识别和恢复动态物体的轨迹(2020年)
  12. 高德鹏;吴瑞;刘佳峰;范小鹏;唐向龙:寻找无监督域适应的鲁棒转移特征(2020)
  13. 伊万,科瓦奇;Marák,Pavol:Openfinger:迈向多模式生物识别系统中指纹和手指静脉模式识别能力的结合(2020)
  14. 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)
  15. 玛尼沙,卡玛勒;阿扎姆,穆罕默德;阮先生;布圭拉,尼扎尔;范文涛:具有变分分裂的有限倒贝塔-刘维尔混合模型(2020)
  16. 奥尔弗,彼得J。;曲长征;杨云:中心仿射几何中的特征匹配与热流(2020)
  17. 素云公园;Carriquiry,Alicia:一种使用最大团和加速鲁棒特征比较二维鞋类外底图像的算法(2020)
  18. 夏尔玛,维普尔;Mir,Roohie Naaz:基于深度学习的目标检测技术的全面系统研究:综述(2020)
  19. 维奈,A。;辛格,安库尔;阿南德,尼基尔;拉吉,马扬克;巴拉蒂,安妮特;墨西,K.N.B。;Natarajan,S.:使用旋转、照明、尺度和表情不变的稠密特征和ENN(2020)进行面部图像分类
  20. 吴敏;柳条,马修;阮文杰;黄晓伟;Kwiatkowska,Marta:基于博弈的具有可证明保证的深层神经网络的近似验证(2020)

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