圖像搜索三-局部特征SIFT
圖像搜索三-局部特征SIFT 基於全局特征的傳統特征對圖像的精細識別能力都不強，即強調魯棒性大於區分性，這對我們實際應用，尤其是追求同款的應用非常不利；一般有兩種方式來避開全局性特征的不利，一是從局部出發，即點特征，二是采用多個局部來確定整體，即點集。 SIFT介紹 SIFT的出現是圖像 ...
原文：【局部特征】ASIFT
由於相機正面白攝物體時，相機的光軸方向可能發生變化，帶來扭曲。而SIFT算法雖具有完全的尺度不變性，但不具有完全的仿射不變性，對拍攝角度發生大角度空間變化的圖像特征提取有一定的局限性。ASift通過模擬經度與緯度實現完全的仿射不變，然后用SIFT算法把模擬圖像進行比較，最后實現特征匹配。 ASIFT算法的具體步驟如下： .選取采樣參數，模擬不同經度與緯度的圖像。 .計算模擬圖像的特征。 .結合所 ...
2014-03-04 11:37 1 9480 推薦指數：
相關推薦
圖像局部特征提取
圖像特征可以包括顏色特征、紋理特征、形狀特征以及局部特征點等。其中局部特點具有很好的穩定性，不容易受外界環境的干擾。圖像特征提取是圖像分析與圖像識別的前提，它是將高維的圖像數據進行簡化表達最有效的方式，從一幅圖像的的數據矩陣中，我們看不出任何信息，所以我們必須根據這些數據提取出圖像中的關鍵信息 ...
行人重識別-全局特征和局部特征（二）
全局特征 全局特征指每一張行人圖片的全局信息進行一個特征抽取，得到一個向量，沒有包含任何空間信息。沒有spatial信息會有問題 有時候，一個人只有上半身，一個人只有下半身就很蛋疼。所以全局特征會遇到瓶頸。 為了解決這個問題，提出局部特征 局部特征 局部特征是對圖像的某一個區域進行特征 ...
點雲局部特征描述綜述
作者：小毛 Date：2020-05-07 來源： 點雲局部特征描述綜述 1.引言 在計算機視覺發展初期，機器對客觀世界的視覺感知主要依賴相機捕獲的二維圖像或圖像序列。然而世界在歐氏空間內是三維的，圖像 ...
圖像局部特征點檢測算法綜述
研究圖像特征檢測已經有一段時間了，圖像特征檢測的方法很多，又加上各種算法的變形，所以難以在短時間內全面的了解，只是對主流的特征檢測算法的原理進行了學習。總體來說，圖像特征可以包括顏色特征、紋理特等、形狀特征以及局部特征點等。其中局部特點具有很好的穩定性，不容易受外界環境的干擾，本篇文章也是對這方 ...
圖像特征提取——局部二值模式（LBP）、局部三值模式（LTP）
一、LBP算子 局部二值模式是一種灰度范圍內的非參數描述子，具有對灰度變化不敏感且計算速度快等優點[1].LBP算子利用中心像素的領域像素與中心像素的比較結果進行編碼。常見的LBPP,R模式有： P,R分別代表領域像素點的個數和領域半徑，上圖所示分別為8點半徑為1；16點半徑 ...
DF-SLAM：基於深層局部特征的深度學習增強型視覺SLAM系統
DF-SLAM：基於深層局部特征的深度學習增強型視覺SLAM系統 原標題：DF-SLAM: A Deep-Learning Enhanced Visual SLAM System based on Deep Local Features 論文地址：https://arxiv.org ...
論文解讀丨基於局部特征保留的圖卷積神經網絡架構(LPD-GCN)
摘要：本文提出一種基於局部特征保留的圖卷積網絡架構，與最新的對比算法相比，該方法在多個數據集上的圖分類性能得到大幅度提升，泛化性能也得到了改善。 本文分享自華為雲社區《論文解讀：基於局部特征保留的圖卷積神經網絡架構(LPD-GCN)》，原文作者：PG13 。 近些年，很多研究者開發了許多 ...