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非常好用的利用Haar小波提取目标区域的方法，可用于人脸检测，兴趣区(ROI)提取，显著点检测等-Very useful to use Haar wavelet method of extracting the target region can be used for face detection, interest area (ROI) extraction, salient points detection
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Affine spatial interest points detection using scale space analysis
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In the fields of computer vision and image analysis, the Harris-affine region detector belongs to the category of feature detection. Feature detection is a preprocessing step of several algorithms that rely on identifying characteristic points or int
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Interest point detection is a recent terminology in computer vision that refers to the detection of interest points for subsequent processing.
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基于时空兴趣点的行为识别期刊论文。本为以时空特征点出发的三维兴趣点检测。-Based on time and space of interest points behavior identification journal articles.This is to start at space-time characteristics of three dimensional interest point detection.
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Bag of Wo rds 算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法, 算法充分学习文本检索算法的优
点, 将图片整理为一系列视觉词汇的集合, 提取物体的语义特征, 实现感兴趣物体的有效检测与识别。文章主要研究了Bag
of Wo rds 算法的框架和基本内容。-Bag of Wo in rds algorithm is an effective semantic features extracted and the expression of object recognit
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MATLAB的HARRIS焦点检测以及匹配源程序，主要用于提取兴趣点，图像拼接的重要过程。-The MATLAB HARRIS focus detection and matching source, is mainly used to extract points of interest, image stitching process.
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在行为识别中关于“space-time-interset-points” 感兴趣点的检测 里面包含各种兴趣点检测算法，需要在linux下运行。-In behavioral recognition on the " space-time-interset-points" ' point of interest detection' which contains a variety of interest point detection algorithm, you
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SIFT算法大致有四个步骤：
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。
3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。
4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。
-SIFT算法大致有四个步骤：
SIFT algorithm has four steps:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间
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背景建模是实现运动目标检测与跟踪的关键技术之一。在实时视频监控系统中，对背景建模算法的运行时间及所提取出的背景图像的实时性有很高的要求，针对这一问题，提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应阈值背景建模算法。算法利用切比雪夫不等式计算像素点色度变化的概率估计值，提出了一种自适应阈值分类方法，它将像素点快速分类为前景点、背景点及可疑点，再利用核密度估计方法对可疑点进行进一步分类，最后利用背景更新算法提取实时背景图像。实验结果证明，该算法能快速有效地区分特征明显的背景点与前景点，提高了背景图像提取的速
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仿射不变Harris, Laplacian, det(Hessian) and Ridge 特征点检测
参考文献：An affine invariant interest point detector , K.Mikolajczyk and C.Schmid, ECCV 02, pp.I:128-142.-Matlab code for detecting Affine spatial interest points. Includes Harris, Laplacian, det(Hess
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SIFT算法大致有四个步骤:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。-SIFT algorithm roughly four steps:
1, the scale space extremum detection. In the sc
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特征检测与匹配是Computer Vision 应用总重要的一部分，这需要寻找图像之间的特征建立对应关系。点，也就是图像中的特殊位置，是很常用的一类特征，点的局部特征也可以叫做“关键特征点”(keypoint feature)，或“兴趣点”(interest point)，或“角点”(conrner)。Harris角点检测-Feature detection and matching is an important part of the overall application of Compu
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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 pictu
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