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一篇主要介绍使用变量水平集方法进行虹膜分割的文章，之后也有其相应的归一化算法介绍以及特征提取及少部分的虹膜匹配-Introduced a level set method using the variable iris segmentation article, and then there are the corresponding normalization algorithm descr iption and a small number of feature extraction and
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汽车防撞，技术路径不外：1.雷达测距防撞；2.视差测距防撞。前者，一旦保有量较大，必定遭遇互相干扰问题；后者，以前主要问题是，算法复杂，实时性差。
本文公开了一种新算法（已申请发明专利），主要运算可以借助硬件组合逻辑模块并行执行，可以极大提高视差测距的实时性，满足汽车防撞的要求。-(Background) Stereo matching, requires in two images to identify two pixels to be matched each other, i
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SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少.-SIFT feature matching algorithm is at home and abroad feature points matching hot area of research and diffi
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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
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本文在opencv环境下，以目标识别为中心，利用 SIFT 算法对图像进行局部特征的提
取和其算法稳定的特点，有效准确建立匹配关系。-Opencv environment, target recognition, SIFT algorithm for image local feature extraction and algorithm characteristics, effectively and accurately create a matching relationship.
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文章通过设计战场电视侦察系统的智能视频处理模块，提高了战场电视侦察系统的工作效率和智能化水平。首先
分析对重要军事目标进行监控的特点，归纳运动目标的特征，根据特征建立正常模型；然后运用中值滤波对监控视频进行
预处理，再采用基于高斯混合模型的背景减除法提取运动目标，通过特征提取确定运动目标的属性，与正常模型进行匹配
处理后，得出运动目标是否异常；最后达成敌重要目标有异常出现时自动告警的目的-Abstract：This article designs the intelligent vi
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A biometric system provides automatic identification of an individual based on a unique feature or characteristic posse d by the individual. Iris recognition is a part of the biometric identification methodologies which also include facial, fingerpri
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SIFT算法，基于特征的特征点提取及基于置信度的特征匹配-SIFT algorithm, feature-based feature extraction and matching based on the characteristics of Confidence
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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
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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
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针对
１２８
维
ＳＩＦＴ
特
征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率
．
实验结
果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果
．
与原算法相比，在保
证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低
１０％～２０％
，
对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低
５％．
-For 128-dimensi
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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
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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
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用matlab和vc6.0实现sift特征匹配，本人亲测，可用-Vc6.0 achieve with matlab and sift feature matching, I pro-test, available
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提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
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基于双向匹配法和特征选择算法的中文分词技术研究-Words in technology selection algorithm based on two-way matching and feature Chinese sub
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本文主要致力于图像配准和拼接算法的研究，一方面以Harris算法为基础，提出了一种基于圆形邻域增强的角点配准算法，而另一方面则根据图像配准精度需求及庞大图像规模，将图像的拼接算法改进，提出基于尺度不变特征一种的图像拼接算法。-The thesis focuses on image registration and stitching algorithm, on the one hand to the Harris algorithm, proposed corner registration a
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对模型特征点周围的纹理信息进行采样，对比图像和模型训练集的纹理，找到纹理最接近的点即认为是特征点。作者这里比较纹理的工具是马氏距离。为了提高搜索的效率，作者还提到了多分辨率搜索周围像素纹理，对于粗糙的尺度，搜索范围大，对于细致的尺度，进行细致的搜索，提高了匹配的效率。-The texture information model feature points around the sampling, texture contrast image and model train sets, find
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SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，正确率可以达到98％，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Accuracy can reach 98 , Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared.
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