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colorful_sift
- 由于只是利用图像的灰度信息, SIFT 算法不能很好地区分形状相似但颜色不同的物体。针对这一问题, 提出了一种基于彩色的SIFT 特征点提取算法, 并着重分析了多种彩色模型对算法性能的影响。-Since only the use of images of gray-scale information, SIFT algorithm can not distinguish between good shape similar but different colors of objects. In
imgpolarcoord
- 图像笛卡尔坐标转极坐标，下视景像匹配制导中，实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致，两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异，边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位，易导致匹配错误。用侧抑制竞争方法，图像边缘特征提取快速准确，不发生移位，对灰度变化也不敏感，再用扩展边缘特征法，克服轮廓变形对边缘匹配的影响。在此基础上，引入对数极坐标变换，进一步提高图像的抗旋转和尺度收放的匹配精度。结果表明，此方法模型简单、抗几何变形能力强且便于实现。-Cartesian coordinates
ImageThemeFilter
- 对图像进行分主题过滤。 根据给定的图像样本集，进行样本训练，提取多个颜色空间中的多种方式(颜色矩，纹理谱，直方图，肤色模型等)的得到图像特征集；对待过滤图像进行特征提取，向量匹配，进而实现图像分主题分类功能。-Sub-theme of the image filter. According to a given set of image samples to conduct the training samples to extract more color space in multipl
algorithmbehavior
- 针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题,提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法.在学习行为 分类器时,以3D占据网格表示行为样本,提取人体3D关节点作为描述行为的特征,为每一类行为训练一个基于范例的隐马 尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model,EHMM),同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集,这个 集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁.在识别2D行为时,2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄 像机采集
GdalBrowser
- GDAL支持的Morton 编码金字塔无缝漫游工具，从2007年开始，不断更新到2011年，偶的小业余研究。底层基于GDAL, 支持很多冷门格式。使用Morton金字塔重构二维数据，加上内存映射文件的帮助，浏览GB级影像没有问题。内嵌带接缝处理的透明分块条带处理接口，无需了解金字塔，也能透明对GB级影像进行各种处理。内嵌直方图均衡和模板卷积的例子，演示如何透明的开发处理算法。附带重要的功能是“尺度不变特征SIFT”的特征提取，本来是上学时的论文，经过这些年零敲碎打的改造，现在能进行全自动、半自动
Feature-tracking
- 根据摄像机透视投影模型, 通过提取特征点进行摄像机的运动估计, 提出一种基于FMA的补偿方法Z该方法针对图像连续帧间晃动幅度较大的情况, 通过均值滤波合成当前帧及其前几帧的运 动进行补偿。-A mo t ion model is p resen ted to est im ate the mo t ion param eters fo r im age stab ilizat ion by t rack ing featu re po in t s f rom con secu t iv
01
- 的研究彩色数字图像的计算机分类识别方法并应用于古瓷片的自动分类。方法提出 了一种色彩纹理特征的提取模型，采用该模型，利用IGabor滤波器提取数字图像的色彩纹理特征， 并构造支持向量分类机(SVM)分类器组。结果实现了高准确率多类别图像的自动分类识别，并 成功应用于古瓷片的自动分类。结论色彩纹理特征提取方法将颜色与纹理进行融合，增强了数 字图像之间的特征区分能力。-Study color digital image classification and recognition m
RGB-huoyan
- matlab实现对火焰在rgb模型下出的特征提取，对于二维数组来说，它的size是指它的行数和列数；三维数组是指它的各个维的维度，可以理解为m行，n列和p层，即一共有m*n*p个元素-matlab to achieve extraction of the characteristics of the flame in the rgb model for two-dimensional array, its size is the number of rows and columns three
amfm
- 基于AM-FM纹理模型的图像特征提取方法研究-AM-FM texture model-based image feature extraction method
gradient_face
- 人脸特征提取，梯度脸+高斯金字塔模型。内含yalefaces。-Facial feature extraction, the gradient face+ gaussian pyramid model.including yalefaces.
image_noise_assessment
- 图像噪声评估，通过BIQI算法对图像进行特征提取，然后使用支持向量回归分析对特征进行训练，得到评估模型-image noise asseeement
CSC_Release
- 一个简单有效的并且高效的跟踪算法，基于特征提取的外观模型的具有数据独立的基础的多尺度图像特征空间- a simple yet effective and efficient tracking algorithm is proposed with an appearance model based on features extracted the multi-scale image feature space with data-independent basis
a
- :人耳识别系统中,需要根据特征提取的要求实现图像的自动归一化,并且选择合适的依据使归一化后的结果具有一定的有效性和合理性。提出了一种新的外耳长轴标记法,根据外耳长轴将人耳统一到标准的尺寸和角度 运用主动形状模型算法,实现了外耳轮廓的自动搜索,且对算法进行了改进,调整了模型的初始位置。实验证明,改进后的主动形状模型(ASM)能更快速准确地收敛,且归一化的方法能够合理地将人耳标准化,为后续的特征识别提供了保障。-In the ear recognition system, it is require
matlab
- 三维模型数据中包含“Princeton Shape Benchmark dataset”，三维模型数据库，其中的.off文件为三维模型，这些模型可以使用文件夹中的“打开三维模型的软件”打开查看。 matlab代码中“读取三维模型”为matlab读取.off文件的代码，得到的是三角面片信息和点云坐标 “三维模型切割”中为切割三维模型的一个例子，具体是从三维模型上找三个点构成一个平面，找到这个平面与三维模型的交点，这只是一个例子，具体如何切割三维模型需要自己实现，其中读取的三维模
BOVW_Class_DEMO
- Matlab实现BOVW模型，特征提取采用SIFT算法，字典学习采用k-means聚类学习，数据集采用UCM21类分类信息-Matlab achieve BOVW model, feature extraction algorithm using SIFT, dictionary learning using k-means clustering, data collection using UCM21 class category
hks
- 对三维模型进行HKS特征提取的算法的具体的实现-The specific implementation of the three-dimensional model HKS feature extraction algorithm
PLS
- matlab中PLS的调用，对图像可以进行特征提取，并且利用模型进行预测-PLS in matlab call, feature extraction may be performed on the image, and using the model to predict
预处理+边缘特征提取+形心骨架模型
- 内含检测视频，用于特征的提取，使用的matlab 软件，功能非常强大(Embedded detection video, used for feature extraction, matlab software, is very powerful)
SVM
- SVM处理图像 数据与处理 特征提取 训练模型 模型预测 得到结果(SVM processing image data and processing feature extraction training model model to predict the results)
Taget_Detcetion_tracking
- 该项目包含特征提取，模型判别，运动建模，特征提取包含Haar-like，HOG，判别包含岭回归，SO-SVM，测试数据集为2013Tracking-Benchmake BlasketBall手动标注图像(The project includes feature extraction, model discrimination, motion modeling, feature extraction including Haar-like, HOG, discriminant inclusion