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清华大学的博士论文面向大规模图像库的索引和检索机制研究-Tsinghua University doctoral dissertation-oriented large-scale image database indexing and retrieval mechanisms
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深入浅出介绍计算机视觉的最新动态。内容包括：
* Camera calibration using 3D objects, 2D planes, 1D lines, and self-calibration
* Extracting camera motion and scene structure from image sequences
* Robust regression for model fitting using M-estimators, RANSAC, and
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Lire 0.7 is a major release fixing a lot of bugs and introducing several new features including new descr iptor, a simplified way to use descr iptors by introducing new generic searchers and indexers as well as an generalized interface for image desc
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随着多媒体、网络技术的迅速发展，图像信息的应用日益广泛，对规模越来越大的图像数据库、可视信息进行有效的管理成为迫切需要解决的问题，灵活、高效、准确的图像检索策略是解决这一问题的关键技术之一。因此，基于内容的图像检索已成为国内外学者研究的主要热点问题，并取得了不少的成果。
本文主要对当今热门的基于内容的图像检索技术进行了研究，重点对它的算法进行研究。在半年的时间里，通过查阅很多相关的资料，并认真学习了基于内容的图像检索的基本理论，特别是深入研究了颜色直方图理论和累加直方图算法，最后在MATLA
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1．分析研究了基于内容的图像检索系统的工作原理，关键技术如：纹
理、形状等图像底层特征的描述方法， 图像间的相似性度量方法，
图像库索引机制等。
2．研究了基于纹理特征的图像检索方法，并提出了一种基于NSCT 变
换的纹理特征提取方法。通过对SAR 图像及相关图像进行NSCT
分解，计算不同尺度不同方向上的系数幅度序列的均值，标准方差
和三阶中心矩，以此构成特征向量来描述图像的纹理。实验证明本
文提出的采用NSCT 算法有较好的特征提取效果，引入三阶中心矩
作为特
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图像拼接技术可广泛应用于诸多领域，在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输、档案的数字化保存、视频的索引和检索、物体的三维重建、数码相机的超分辨率处理等领域都有广泛应用。
-Image stitching technology can be widely used in many fields, detection in space, seabed survey, medical, meteorological, geological surveying, mil
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Photos with people (e.g., family, friends, celebrities, etc.) are the major interest of users. Thus, with the exponentially growing photos, large-scale content-based face image retrieval is an enabling technology for many emerging applications. In th
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最新的几篇图像检索方面的论文。在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。-The latest image retri several papers. On a retri principle,
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