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搜索资源列表

  1. BOV 视觉关键词代码及简介

  2. 这是一个与视觉词典相关的知识集 包含 代码和介绍 希望对您有帮助

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-06-19
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：zhaoyongwei369

  1. 彩色MSER （MSCR）与mser的对比，以及视觉词典与倒排索引的ppt

  2. 这个是个人实验室做的ppt，主要讲了一下倒排索引，实践词典，bag of features,对比了一下mser和Mscr,其中含有mser与mscr的论文，有兴趣的童鞋可以下载，我本人是做搜索的

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-05-15
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：anlou

  1. 视觉词典 词袋模型 有完整的介绍

  2. 视觉词典 词袋模型 有完整的介绍 ，ppt文档，注意是ENGLISH WRITTEN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-21
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：anlou

  1. SLAM视觉词典创建与应用

  2. 一、单目视觉SLAM 二、自然特征提取及视觉词典创建 三、视觉词典的人工路标模型创建 四、闭环检测 五、混合人工自然特征的单目视觉SLAM 六、发展方向

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-08-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011326478

  1. 视觉词袋训练

  2. 基于opencv的视觉词袋训练程序，用来提取图片的视觉词典

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2016-11-16
    • 文件大小：1041408
    • 提供者：qq_36727982

  1. 视觉SLAM中闭环检测算法的研究

  2. 在基于人工视觉的移动机器人导航中，闭环检测是机器人准确构建地图及定位的一个重要问题。本文研究的闭环检测算法结合了计算机视觉中的词袋技术和视觉词典技术，在对图像进行处理时利用了BRIEF+FAST关键点的方法，利用离线阶段生成的词典树将二进制描述子空间离散化。训练图像生成的图像数据库结构主要由等级词袋、倒置索引和直接索引组成。倒置索引和直接索引提高了算法的效率。为了保证闭环检测结果的可靠性，对于匹配的图像还要进行验证。重点详述了一种高效的闭环检测算法，相对一般的基于概率的闭环检测，在硬件设备相同的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：305152
    • 提供者：weixin_38680625

  1. 用于面部识别的特定于类别的词典学习

  2. 最近，基于稀疏表示的分类（SRC）已成功用于视觉识别，并显示了令人印象深刻的性能。 给定一个测试样本，SRC将针对所有训练样本计算其稀疏线性表示，并为每类训练样本计算残留误差。 但是，SRC认为每个班级中的训练样本对该班级中的字典的贡献均等，即字典由该班级中的训练样本组成。 这可能会导致较高的残留误差和不稳定性。 本文提出了一种基于类别的词典学习算法。 首先，通过引入字典学习的对偶形式，表示了基向量与原始图像特征之间的显式关系，这增强了可解释性。 因此，可以将SRC视为所提出算法的特殊情况。 第

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1042432
    • 提供者：weixin_38592611

  1. 从自然场景中学习的通用视觉词典进行识别

  2. 从自然场景中学习的通用视觉词典进行识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：803840
    • 提供者：weixin_38537968

  1. Bayesuvius:贝叶斯网络的小型视觉词典-源码

  2. 贝耶苏维乌斯 这是一本有关贝叶斯网络的书。 每章都讨论了不同的贝叶斯网络。 每个章节标题都是B网的名称。 章节标题按字母顺序排列。 我将逐步添加新的章节。 链接到本书的pdf： : 由带给您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42131601

  1. 通过稀疏表示来学习本地外观，以实现强大而快速的视觉跟踪

  2. 在本文中，我们提出了一种使用稀疏表示和在线字典学习技术进行视觉跟踪的新颖外观模型。 在我们的方法中，视觉外观由稀疏表示表示，并且在线词典学习策略用于在跟踪过程中适应外观变化。 我们通过定义稀疏一致性约束来简化稀疏表示和在线词典学习，该约束促进外观模型的生成和判别能力。 在字典学习阶段会强制执行弹性网约束，以捕获对局部遮挡不敏感的局部外观的特征。 因此，相对于所学习的包含局部外观的稀疏基数，使用稀疏系数可以有效地从破坏中恢复目标外观。 在所提出的方法中，字典是不完整的，因此可以有效地实现跟踪。 此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38675465

  1. 基于PLSA和卡方模型的视觉词袋方法

  2. 在传统的基于视觉单词袋（BoVW）模型的对象分类方法中，视觉单词的同义和歧义问题始终存在。 此外，嘈杂的视觉单词，即所谓的“视觉停用词”将降低视觉词典的语义分辨率。 有鉴于此，提出了一种基于PLSA和卡方模型的视觉分类方法。 首先，利用概率潜在语义分析（PLSA）分析视觉单词的语义共现概率，推断图像中潜在的语义主题，并得到单词引起的潜在主题分布。 其次，采用KL散度度量视觉词之间的语义距离，可以得到语义相关的同义词。 然后，结合自适应软分配策略，实现SIFT特征与同义词之间的软映射。 最后，引入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：472064
    • 提供者：weixin_38635449

  1. 欧路词典iPhone客户端重设计

  2. 大家的手中多少都会装上个词典应用，而我个人选用的是欧路词典（Eudic），实用至上的跨软件取词（虽然使用起来很hack）、跨平台同步生词等功能做得不错。然而，我认为在用户界面设计上，无论是视觉还是交互，仍有很大改进空间。搜索作为最常用的功能，欧路词典把它放置在tabbar的第一位，并默认打开应用即调用键盘。用户可以直接输入文字，根据拼写提示进入词汇页面；如果需要翻阅历史记录、使用屏幕取词或其它功能，则需要滑动页面或点击右上角的「取消」收回键盘。从搜索行为来看，关键词搜索、摄像头取词、从历史记录中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38623255

  1. 面向分层视觉分类的多级判别词典学习

  2. 面向分层视觉分类的多级判别词典学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1013760
    • 提供者：weixin_38590355

  1. 通过耦合对象上下文词典进行在线视觉跟踪

  2. 通过耦合对象上下文词典进行在线视觉跟踪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38700430

  1. 联合学习用于大型视觉识别应用程序的视觉相关词典

  2. 联合学习用于大型视觉识别应用程序的视觉相关词典

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38747087

  1. 通过学习词典和彩色视觉特性来评估无参考立体图像质量

  2. 通过学习词典和彩色视觉特性来评估无参考立体图像质量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38540819

  1. 基于概念格层次分析的视觉词典生成方法

  2. 基于概念格层次分析的视觉词典生成方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：890880
    • 提供者：weixin_38641876

  1. 多特征证据理论融合的视觉词典构建

  2. 多特征证据理论融合的视觉词典构建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38638596

  1. 基于改进视觉字典模型的图像检索算法

  2. 目前在图像检索领域，由于视觉字典其性能突出，已成为图像检索领域构建视觉词典的主流方法。但传统的视觉字典方法存在运行时间效率低、内存消耗大等缺点。因此本文采用ROOTSift算法提取图像的特征点并利用高效的K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典。该方法基于视觉字典构建视觉词汇直方图和倒排序索引文件，并对视觉词重新分配权重以提高检索命中率。最后利用欧氏距离法查询完成相似性匹配。试验结果表明该方法能提高图像检索的准确率，对大规模的图像检索能够达到很好的检索质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：947200
    • 提供者：weixin_38548507

  1. 基于视觉词袋模型的图像分类改进方法

  2. 文中主要基于视觉词袋（BOVW， Bag-Of-Visual-Words）模型对图像进行分类处理，并对传统视觉词袋模型存在的不足进行了改进，提出了一种基于视觉词典的权重直方图来表达图像，采用优化的k-means聚类算法（k-means+）用于视觉词典的构建，代入KNN（K-Nearest-Neighbors）分类器进行分类。通过对Caltech 101和Caltech 256这两个经典数据库进行实验，实验结果表明该改进方案较传统方法提高了分类的正确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：791552
    • 提供者：weixin_38737176
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