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In this paper, a novel scale- and rotation-invariant interest point detector and descr iptor, coined SURF (Speeded Up Robust
Features) is presented. It approximates or even outperforms previously proposed
schemes with respect to repeatability, di
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Detecting, identifying, and recognizing salient regions or feature points
in images is a very important and fundamental problem to the computer vision
and robotics community. Tasks like landmark detection and visual odometry,
but also object re
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sift的详细介绍，主要步骤是：1.关键点检测2.关键点描述 3.关键点匹配 4.消除错配点。物体识别的必备资料
-sift the details, the main steps are: 1. The key point detection (2) describe key 3 key match 4 to eliminate the mismatch point. Essential information on object recognition
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摘要文中算法首先在曲线尺度空间中通过高斯平滑以消除噪声；然后再基于自适应弯曲度计算和角点筛选准
则确定角点. 该算法不需要预先输入参数，具有较好的抗干扰性，实现简单有效.
关键词高斯平滑；尺度空间；自适应；角点检测-Abstract In image processing，corner point means the dominant point of maximum curvature aiong the
bounding edge of pianar object. A meth
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We present an object class detection approach
which fully integrates the complementary strengths offered
by shape matchers. Like an object detector, it can
learn class models directly from images, and can localize
novel instances in the prese
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混合高斯模型使用K（基本为3到5个） 个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。通观整个高斯模型，他主要是有方差和均值两个参数决定，,对均值和方差的学习,采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率 为提高在繁忙
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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Proposed edge detection method based on bee colony algorithm. Utilization Characteristics colony algorithm for image boundary quick search, too
To a group of local optima, and then were local minima to start the search, to find the edge of the imag
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surf实现图像特征点检测，开放的语言程序可用于图像物体实时追踪或图像拼接处理。(Surf implements image feature point detection.An open language program can be used for image object tracking or image splicing.)
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一、课题介绍
本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的毕设选题。
二、算法流程
结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。(1.Topic introduction
This design
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