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************************************************************************ * * * * * THIS IS THE H Y P L A S 2.0 README FILE * * ----------------- * * * * HYPLAS is a finite element program for implicit small and large * * strain analisys of hyperelast
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An good introduction on Scale space theory
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本项目将多尺度理论、动态规划法、模式识别和区域划分等技术应用到图像的立体匹配之中，减少立体匹配过程中的搜索空间、计算时间和匹配错误；-This project will multi-scale theory, the dynamic programming, pattern recognition and regional division technology application of image matching of three-dimensional, reduce the sear
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在基于Mean-Shift的目标跟踪算法中，尺度自适应机制是算法研究的一个重要方向。一种典型的方法采
用Lindeberg的尺度空间理论以获取目标尺度信息。但现有算法中将尺度由2．D矢量压缩为1一D量，未能精细地
刻画目标仿射变换时的尺度变化，从而限制了算法的适用范围。为此，该文将尺度维1．D滤波推广至2一D，构造得
到了相应的垂D尺度空间，并利用窄间维和尺度维的Mean-Shift交替迭代，实现了同时在空间位置和尺度方向对
目标的有效跟踪，提高了算法在目标尺度变化时的自适应性，
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根据linderburg的尺度空间理论提取了尺度不变特征，包含图片，能够运行。-Extracted under linderburg scale space theory scale invariant feature, including pictures, be able to run.
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尺度空间相关资料及代码(OpenCV编程中的资料和代码）-Scale space-related data and codeScale space-related data and code (OpenCV programming data and code)
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提出一种多尺度理论与无味卡尔曼滤波
器(UKF)相结合的视频跟踪改进算法。利用多尺度理论统计跟踪窗内的信息量，使用 UKF 对得到的信息量进行预测，通过修正后的信息量
计算窗口变化比例系数，对尺度任意变化的目标进行跟踪。-An novel
method is proposed that is multi-scale space theory combined with Unscented Kalman Filter(UKF). UKF filter is introduced to
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为在图像处理、计算器视觉、信号处理上所使用的一项技术。 高斯金字塔本质上为信号的多尺度表示法，亦即将同一信号或图片多次的进行高斯模糊，并且向下取样， 藉以产生不同尺度下的多组信号或图片以进行后续的处理，例如在影像辨识上，可以藉由比对不同尺度下的图片，以防止要寻找的内容可能在图片上有不同的大小。 高斯金字塔的理论基础为尺度空间理论，而后续也衍生出了多分辨率分析。-
As a technique in image processing, computer vision, signal proce
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Meanshift跟踪算法针对传统的MeanShift跟踪算法在目标发生遮挡时容易导致目标丢失的情况,提出了一种改进的MeanShift跟踪算法.将多尺度空间理论、Kalman滤波器与遮挡算法相结合,当目标发生遮挡后,利用Kalman估计目标信息量,能对目标尺寸有后续跟踪能力.实验结果表明,当目标发生遮挡后,改进的跟踪算法对目标无论增大或减小都能连续地、自动地选择大小合适的跟踪窗口.-Meanshift tracking algorithmMeanshift tracking algorithm
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被誉为大自然的几何学的分形( fractal) 理论是现代数学的一个新分支。分形的概念最早是由美籍数学家曼德布罗特( B. B. Mandelbort) 提出 ， 分形是指部分与整体以某种方式相似的形体。自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则。它表征分形在通常的几何变换下具有不变性， 即标度无关性。分形维数是分形理论中的主要参数， 分形维数反映了复杂形体占有空间的有效性， 它是复杂形体不规则性的量度。(The fractal (fractal) theory, which is known
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基于计算机视觉所提出的尺度空间融合理论的空间聚类方法(Spatial clustering method based on the theory of scale space fusion proposed by computer vision)
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