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搜索资源 - SIFT object recognition
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sift的经典文章，是由low s发表的Object Recognition from Local Scale-Invariant Features-sift the classic article by the low' s on the Object Recognition from Local Scale-Invariant Features
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基于Sift算法开发商标图案匹配程序，(1)各个CBIR模块及其技术；
(2)Sift算法及其在图像匹配、目标识别中的应用；
(3)Sift算法在图像检索中的应用。
-Sift algorithm development based on pattern matching program mark (1) Each CBIR module and its technology (2) Sift algorithm and its application in image ma
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Detecting, identifying, and recognizing salient regions or feature points
in images is a very important and fundamental problem to the computer vision
and robotics community. Tasks like landmark detection and visual odometry,
but also object re
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基于NewMikolajczykDetector产生的.sift文件的特征点匹配！-Image matching and object recognition Based on .sift file generated by NewMikolajczykDetector
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SIFT特征和正交DLT算法在物体识别中的应用.-SIFT features and orthogonal DLT algorithm in object recognition.
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Scale Invariant Feature Transform (SIFT) has shown to be very powerful for general object detection/recognition. And recently, it has been applied in face recognition. This is the matlab code.
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SIFT算法小结.doc
Snake算法用于图像分割.doc
一种立体视觉系统的研发项目申报书.doc
颜色纹理识别.doc
运动目标的稳健匹配系统.doc
-Summary SIFT algorithm. Doc Snake algorithm for image segmentation. Doc a stereo vision system returns R & D projects. Doc color texture recognition. Doc ro
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david lowe article about sift object recognition from sift D.G.LOWE-david lowe article about sift object recognition from sift D.G.LOWE
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基于局部特征的目标识别的ppt，国外大牛lowe的ppt-Object Recognition from Local Scale-Invariant Features
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sift的详细介绍，主要步骤是：1.关键点检测2.关键点描述 3.关键点匹配 4.消除错配点。物体识别的必备资料
-sift the details, the main steps are: 1. The key point detection (2) describe key 3 key match 4 to eliminate the mismatch point. Essential information on object recognition
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基于shif的物体识别源码
基于shif的物体识别源码-SIFT based object Recognition
SIFT based object Recognition
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SIFT特征（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、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algori
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Sift算子最早是由D.G.Lowe于1999年提出的，当时主要用于对象识别。
2004年D.G.Lowe对该算子做了全面的总结，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子sift（Scale Invariant Feature Transform)算子，即尺度不变特征变换。-Sift child the first count by DGLowe in 1999, was mainly used for object recognition
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Implementation of Parallel edition of SIFT algorithm discussed in Parallelism of Vision-based Algorithms
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物体识别算法SIFT的研究sift算法的特征提取和匹配-Sift algorithm of object recognition algorithm SIFT feature extraction and matching
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
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sift算法的matlab实现，作者Lowe的源码，用于目标识别-sift algorithm,run by matlab,produced by Lowe,for object recognition.
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SIFT 特征提取 简单实用 可用于人脸特征分析以及其他物体识别领域-SIFT feature extraction is simple and practical facial feature can be used for analysis, and other areas of object recognition
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SIFT匹配（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、尺度、旋转不变量，其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。-Matching SIFT (Scale invariant feature transform, Scale invariant feature transform) is a co
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