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  1. sift的vc++实现及源码

  2. sift是一个非常流行，效果很好的局部描述子，它对尺度，旋转具有不变性，对视角和光照也有一定的稳定性。现在sift在基于内容的图像检索，图像匹配等方面都有很广泛的应用。我们基于sift研究汽车类型（比如宝马320等具体品牌）的识别，得到了比较好的结果。需要的同学可以参考，谢谢！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-06-22
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：clearxhy

  1. Sift算法与VC代码

  2. Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法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，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说，Sift算子具有以下特性： （1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-11
    • 文件大小：352kb
    • 提供者：byxdaz

  1. SIFT算法简介 中文

  2. 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(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：rushwolfbupt

  1. SIFT特征提取VC程序

  2. 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。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. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-24
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：harris_shang

  1. SIFT算法小结.doc

  2. 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(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-02
    • 文件大小：267kb
    • 提供者：wnz19860624

  1. 角点检测 sift算子

  2. 1.尺度空间的极值检测：通过重复Gaussian平滑和亚采样—SIFT 候选关键点的集合 2.关键点的确定—去除低对比度的点、边缘点 3.关键点的大小和方向—计算梯度的模值和方向 4.SIFT 特征向量描述子

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-21
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：zqjbear

  1. sift算法小结的介绍

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-23
    • 文件大小：267kb
    • 提供者：ztz498612

  1. SIFT算法英文原文

  2. Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法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，具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中，Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说，Sift算子具有以下特性： （1）Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-10
    • 文件大小：584kb
    • 提供者：shareshow

  1. SIFT算法用于图像配准

  2. 这是两篇比较新的全面介绍SIFT算法的论文，里面详细介绍了SIFT算法执行的每一步，对于初次接触SIFT算法阅读这2篇论文会大有帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：fengbingchun

  1. sift算法的图像拼接

  2. 包括特征点的选取 描述子的建立 和特征点的匹配

  3. 所属分类：其它

  1. SIFT算法 vc++版本

  2. Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置，sift算子的vc++版本，绝对好用！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-04-29
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：ldm6666

  1. 本科毕业设计——人耳识别(SIFT&OIFT)

  2. 人耳识别技术是一种新的生物特征识别技术，由于人耳独特的生理特征结构和生理位置，以及其不受外界环境（刺激）和内心活动对生物特征体影响的特点，逐渐引起同领域研究人员的广泛关注。本文主要从人耳图像的特征提取技术方面进行探索与研究。 人耳图像的特征提取是整个识别过程的核心环节。本文的工作主要是围绕如何提取人耳的局部特征和几何特征及如何将这些特征应用于人耳识别等问题展开的，主要工作有： 1)针对人耳图像存在大量相似纹理，直接应用SIFT描述子进行特征点匹配会产生大量误匹配的情况，提出了利用基于全局上下文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-02
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：fly1986114

  1. sift特征提取算法

  2. Scale-invariant feature transform(简称SIFT)是一种图像特征提取与匹配算法。SIFT算法由David.G.Lowe于1999年提出，2004年完善总结，后来Y.Ke(2004)将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。SIFT算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、尺度变化、光照变化情况下的特征匹配问题，并能在一定程度上对视角变化、仿射变化也具备较为稳定的特征匹配能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lichenxia1991

  1. SIFT特征提取C++

  2. Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，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，具有良好的不变性和很强的匹配能力。SIFT算法是一种提取局部特征的算法，也是一种模式识别技术，其基本思想是在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-10-31
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：linyunzju

  1. sift算法提取图像的特征点

  2. opencv 与 c++ 实现 高斯残差金字塔提取极值点，去除不稳定的点得到特征点， 分配方向，得到特征描述子

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-11-03
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：degeer1234

  1. SIFT描述子提取

  2. SIFT描述子提取，在VS2008，opencv2.4下编译通过，文件中包含了所需的dll与lib文件，可以直接使用。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-04-10
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：david_roses

  1. 论文：一种改进的SIFT描述子及其性能分析

  2. 为了解决传统ＳＩＦＴ描述子在图像存在多个相似区域时易造成误匹配的问题，提出了一种改进的ＳＩＦＴ描述子及其生成方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qqzwind

  1. 基于SIFT特征描述子的立体匹配算法

  2. 基于SIFT特征描述子的立体匹配算法 文主要贡献为，提出了多颜色空间融合差分、Haar 特征密度分布图以及多特征融合的图像匹配方法。

  3. 所属分类：C++

  1. 基于Harris和SIFT变换的遥感影像匹配算法

  2. 图像匹配是许多遥感图像处理和图像分析的关键部分。 传统的基于角点的灰色关联匹配算法由于不具有旋转不变性，需要人工干预才能进行粗略匹配，无法实现自动化。 SIFT（尺度不变特征变换）算法可以解决图像旋转，缩放等问题，但对于高分辨率遥感图像而言，由于几何特征更清晰，纹理信息更丰富，该算法消耗更多的内存，运算速度较快。速度慢的问题非常突出。 两种提出的图像匹配算法的组合是基于哈里斯角和SIFT描述子的。 实验结果表明，与SIFT算法相比，该算法显着减少了计算时间，在保持SIFT描述符的旋转不变性和适应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：397kb
    • 提供者：weixin_38628926

  1. 基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法

  2. 针对128维尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子进行图像局部特征点提取时匹配时间过长,以及三维重建进行特征点配准时的应用局限性,结合深度学习方法,提出一种基于卷积神经网络的SIFT特征描述子降维方法。该方法利用卷积神经网络强大的学习能力实现了SIFT特征描述子降维,同时保留了良好的仿射变换不变性。实验结果表明,经过训练的卷积神经网络将SIFT特征描述子降至32维时,新的特征描述子在旋转、尺度、视点以及光照等仿射变换下均具有良好的匹配效果,匹配效率比传统SIFT特征描述子效率提高了5倍。

  3. 所属分类：其它

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