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imageprocessing
- 包含五篇文章： 多目标运动图像识别算法.pdf 计算机视觉方法与应用.pdf 运动目标图像识别与跟踪系统的研究.pdf 支持向量机在人脸识别的应用.pdf 重建图像.pdf
doubleCCD
- 一个硕士生关于双目视觉导航的文章，介绍了CCD标定，图像匹配，三维重建等关键技术，值得一看。
AdaptiveReconstructionofFreeformObjects
- 这是关于机器视觉与三维重建的权威论文，有较高的参考价值，切勿用作商业目的，仅作研究参考-This is on the machine vision and three-dimensional reconstruction of the authority of papers, have a high reference value, not for commercial purposes, only for research reference
computervisual
- 计算机视觉在三维重建中发挥着极其重要的作用，该ppt就比较系统的阐述了计算机视觉可以在三维重建中所实现的功能和所能解决的问题已经解决的方法-Computer Vision in three-dimensional reconstruction to play an extremely important role in the ppt on a more systematic exposition of the computer vision can be achieved in three-d
two-eyes3
- 很好的双目论文资料，非常宝贵，《于双目立体视觉的三维重建系统关键技术研究》-Good eyes thesis information, very valuable, " in the binocular stereo vision system of three-dimensional reconstruction of key technologies."
dsf
- 基于双目视觉的三维重建技术研究，三维重构的论文-Binocular vision-based three-dimensional reconstruction techniques, three-dimensional reconstruction of the papers
Robotic-vision-system-calibration-
- 机器视觉系统标定理论方法阐释，介绍了经典的标定方法，和在后续三维重建中的使用验证-Machine vision system calibration theory interpretation of classical calibration methods, and the use of verification in the subsequent three-dimensional reconstruction
Overview-on-3D-reconstruction
- 详细概括了三基于视觉的三维重建技术的研究现状，并对各种方法做了比较。-Detailed overview of three-dimensional reconstruction techniques based on visual research status, and various methods were compared.
Image-Sparse-Representation-Model
- 完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型，采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示．传统 的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项．该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性，无法度量图 像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化．本文基于过完备稀疏表示理论思想，建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模 型．模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性，保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量．基于正交匹配追踪算法，提出 了基于结构相似度的正交匹配追踪算法．实验结
shuangmushijulitishenduganzhi
- 基于双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究-Some Problems binocular stereo vision and depth perception based on three-dimensional reconstruction
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- 双目视觉导航的文章，介绍了CCD标定，图像匹配，三维重建等关键技术-TE PLEASE DOWNLOAD IT
3d-reconstruction
- 基于双目立体视觉的三维重建方法研究 双目视觉 三维重建-3d-reconstruction double vision
PCA_ORL
- 人脸识别技术作为生物体特征识别技术的重要组成部分，在近些年来已经发展成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。本实验是基于K-L变换的主成分分析法（PCA）在人脸识别中的应用，在ORL人脸库的基础上通过Matlab实现了快速PCA算法的验证仿真，并对样本图像进行了重构。本实验在ORL人脸库的基础上，选用每人前5张图片，共计40人200幅样本图像，通过快速PCA算法将10304维的样本特征向量降至20维，并实现了基于主分量的人脸重建，验证了PCA算法在高维数据降维处理与特征提取方面的有效性。-Fac
Reconstructing Plants in 3D from a Single Image Using Analysis-by-Synthesis
- 成熟的计算机视觉技术允许重建 从图像中挑战3D对象。然而，由于高度的复杂性 植物拓扑中，用于生成三维植物模型的专用方法 必须设计。我们建议使用 一种综合分析方法，混合来自单一图像的信息 以及对植物种类的先验知识。 首先，我们专用的骨架算法从叶子分割中生成一个可能的分支结构。然后，一个3D生成模型， 建立了考虑植物知识的分支系统参数模型。生成的骨架遵循 自然分支结构的层次结构。的一个实例 可以生成一个3D模型。的变参数值 生成模型(植物和树叶的主要分枝结构)，我们 生产一系列