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基于局部小波矩的图像匹配算法
- 该文将图像的视觉不变矩特征引入到图像匹配领域中，通过提取图像的局部小波矩，提出了一种基于局部小波矩的图像匹配算法。
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- 人脸识别技术是计算机模式识别领域非常活跃的研究课题，在法律、商业等领域有 着广泛的应用前景。自动人脸识别系统一般由两个模块组成：定位与检测模块，特征提 取与识别模块。本文对两个子模块进行了详细讨论，通过实验仿真了一个基于静态图像 的人脸识别系统。为提高系统的识别率，本文对定位检测模块和特征提取模块进行了深 入研究。 针对复杂多变人脸检测和定位问题，实现了一种基于对称特征的人脸定位方法。该 算法首先基于肽色特征提取出人脸区域，根据眼睛的颜色和梯度特征在肤色区找到眼睛 可
BaseAutopanoramareserch
- 别对两幅图像提取广义特征点后， 利用基于根均方误差和交叉相关的两级匹配算法完成同名控制点的建立。并以局部加权直线拟合方法来校正图像 的几何畸变。最后建立两幅图像之间的函数映射关系，完成图像的配准。实验结果证明了该方法的有效性。-Do the two images extracted generalized characteristic point, the root mean square error-based and cross-correlation of the two cont
harris--feature-extraction
- 图像中角点(特征点)提取与匹配算法.，通过harris焦点检测来实现特征的提取-Extraction and matching algorithms of image corners (feature points), harris focus detection to the feature extraction
target-detection-algorithm-
- 为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点，提出1 种基于决策树的多特征检测算法，并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中. 该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息，通过计算各特征的信息增益建立决策树，将搜救目标检测问题分解成3 层决策树分类问题. 实验表明，该算法能够提高多特征目标检测的效率，在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果.-Characteristics to overcome the traditional target recognition m
WignerVille2014
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
Marx20110509
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
006
- 由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰 度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出 现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适 应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单 元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这 种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d
PCA
- 提出了一种二维类增广PCA（2DCAPCA）的人脸识别算法。用二维PCA（2DPCA）方法直接对人脸图像矩阵进行特征提取，对提取的特征进行归一化处理，将归一化处理后的特征与类别信息结合构成类增广矩阵，对类增广矩阵进行2DPCA处理，提 取图像的类增广矩阵特征-This paper proposes a face recognition approach of two-dimension class-augmented PCA.
image-matching--
- 首先对图像 进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向 匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量 多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
sift-based-on-edge-corner
- SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算 量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根 据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结 果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
Matching-Algorithm
- 要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一 个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析 了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的 计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实 验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
classical-algorithm
- 关于经典算法的思考与总结。涵盖KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT A*.Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树等 15 个经典基础算法， 共计 31 篇文章，包括算法理论的研究与阐述，及其编程的具体实现。很多个算法都后续写 了续集-Thinking about the classical algorithm and summary. Covering the KMP. Genetic heuri
tqzxjx
- 在图像分类与识别算法研究中，目标几何特征的提取通常需要计算目标图像的最小外接矩形以获取长、宽等属性。针对该特点， 提出一种利用顶点链码与离散格林理论相结合的方式提取目标图像的最小外接矩形的算法。该算法只需根据顶点链中垂直或水平方向上的 点坐标即可求出目标的面积、形心和主轴。基于顶点链码和离散格林的主轴法和旋转法可快速求出目标的最小外接矩形。实验结果表明， 旋转法的运算速度是现有算法的 2 倍左右，主轴法的速度又比旋转法快速 2 倍左右-In the image classificat
image-segmentation
- 针对目前传统的枸杞分级主要采用人工方法， 费时费力且效率不高的缺点， 提出了一种基于机器视觉技术对枸杞 进行自动分类的方法。 采用数字图像处理技术对枸杞图像进行了预处理、 分割 ， 从而提取枸杞的色泽、 大小及形状等特征 参数； 用 K-means 算法对特征进行聚类， 得到枸杞相应等级的基准； 根据聚类分析得到的基准采用最小距离分类器对枸杞 进行分级。 实验结果表明 ， 该方法能够准确快速地对不同色泽和大小的枸杞进行分类。-Traditional wolfberry sorting
match
- 使用sift算法提取图像特征点，用BBF的索引方式进行配准-extract image features using sift algorithm and complete the registration and stitch by BBF way
2005-Kernel-RX-AlgorithmA
- 非线性核RX算法(KRX算法)来完成异常目标检测，不仅有效地利用了高光谱图像波段间的高阶统计特性和非线性信息，而且避免了对高维数据的特征提取，从而降低了算法的复杂度．-Nonlinear nuclear RX algorithm (KRX algorithm) to complete anomaly detection, not only the effective use of higher-order statistical characteristics of hyperspectral
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- 步态识别论文，对目标检测方法进行了分析，提出了在HSL颜色模型空间中，利用时间域中值滤波算法构建背景模型，采用背景减除法实现人体上肢和下肢关节点的检测，采用闽值分割、形态学滤波和颗粒去除操作对关节点的图像进行二值化处理，为后续相关特征的提取做好了准备。 -Gait identification papers, for target detection methods are analyzed, presented at the HSL color space model, using med
Image-Stitching
- 基于SIFT特征的全景图像拼接 主要分为以下几个步骤： (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 -Image Stitching