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sift
- 自己实现的sift特征提取的matlab代码，可以计算特征描述子用于图像匹配，不过速度有点慢-Own implementation of sift feature extraction matlab code to calculate feature descr iptors for image matching, but a bit slow
sift_descriptor_simple
- sift descr iptor sift 描述算子源代码 -Operator Descr iption sift descr iptorsift source code
SIFTkey
- 由于只是利用图像的灰度信息，sl 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?这种算法也是在图像的灰度尺度空间上检测特征点， 但其特征向量由各描述子子区域的彩色模型分量的均值组成并在原始的彩色图像上进行计算：实验结果证明了该算法的有效性。-Abstract：Because only the gray scale information is utilized．the SIFT metho
demo_ASIFT_src.tar
- 本代码用来计算一种局部描述子ASIFT，ASIFT是SIFT的改进。相比于SIFT，ASIFT具有更好的仿射不变性，但计算复杂度也更高。-ASIFT（affine sift）is a kind of local descr iptor, which has a better affine invariant property. But the computation complexity of ASIFT is higher than SIFT.
SIFT-xiaojie
- SIFT算法小结 word版 4 SIFT算法步骤： 1） 检测尺度空间极值点 2） 精确定位极值点 3） 为每个关键点指定方向参数 4） 关键点描述子的生成-SIFT brief summary
sift
- 1999年British Columbia大学大卫.劳伊（David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT（尺度不变特征变换），这种算法在2004年被加以完善。 -University of British Columbia 1999, David Rowe (David G. Lowe) summed up the professor is not variable
improved-MSER-algorithm-
- 本文在比较多种仿射不变性区域的基础上，选取最大稳定极值区域(MSER)对图像内容进行分割和提取，并通过构造仿射不变量的方法，对提取出来的区域进行规整化，进而从规整化的区域中提取SIFT描述子，然后根据匹配目标的需要进行特征的组合、变换，以形成易于匹配、稳定性好的特征向量，从而把图像匹配问题转化为特征的匹配问题 通过改进的K均值算法对特征向量进行聚类，聚类中心作为图像的视觉关键词:利用视觉关键词的思想，把文本检索技术领域的方法移植到图像检索应用上；并研究视觉关键词之间的空间约束关系。-Most r
SIFT
- 自己实现的SIFT特征描述子算法 没有使用任何图形API，行行可跟踪 面向对象，封装精美，调用灵活 条理清晰，便于学习和扩展 -Lowe s SIFT implemented by CSharp
objectmatch
- 论文，摄像机之间基于区域SIFT描述子的目标匹配，可以参考。-Thesis，the title is "objective matching based on local SIFT descr iptor between different camera"
SIFT
- Sift算子最早是由D.G.Lowe于1999年提出的，当时主要用于对象识别。 2004年D.G.Lowe对该算子做了全面的总结，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子sift（Scale Invariant Feature Transform)算子，即尺度不变特征变换。-Sift child the first count by DGLowe in 1999, was mainly used for object recognition
sift
- sift匹配算法 尺度不变变换 特征描述子 特征点匹配 -sift match
sift-1.1.1_20070330_win
- sift算法，是一个常用高效图像特征描述子-sift algorithm is a efficient discriminator
sift
- 1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点： a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctive
Find-Matched-Points
- 该程序利用MATLAB语言进行图像特征匹配，其中用到Lowe的SIFT描述子算法-The program utilizes the MATLAB language image feature matching, which uses Lowe' s SIFT descr iptors algorithm
SIFT
- 提取SIFT特征，进行特征提取和匹配，包括特征点的定位，特征点描述子的生成，特征点的匹配，-extract SIFT feature，and feature matching
SIFT
- SIFT图形描述子，提取出图像中的SIFT特征点，注意测试图片需要为256色灰度图-Graphic SIFT descr iptors extracted image SIFT feature points, attention needs to test a 256-color grayscale images
siftDemoV4
- sift描述子,用来提取特征点以及匹配 计算机视觉的重要基础-sift descr iptors important foundation for extracting feature points and matching of computer vision
3D SIFT代码
- 经典的3D SIFT描述子，剧透尺度不变特性，具有很好的行为识别效果(3D SIFT classic invariant descr iptor, spoilers scale, behavior recognition has good effect)
sift
- 原版的SIFT算法。SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 该方法于1999年由David Lowe 首先发表于计算机视觉国际会议（International Conference on Computer Vision，ICCV），2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journa
code
- 该文件是用于图像检索的demo，主要利用sift描述子提取特征进行匹配，在“Query by example” 数据库中运行效果良好。(The file is used for image retrieval demo, mainly using sift descr iptor to extract features and match it in the "Query by example" database.)