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基于全局和局部特征融合的图像匹配算法研究
基于全局和局部特征融合的图像匹配算法研究
基局和局部
特征融合
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提出一种基于全局和局部特征的LBP人脸识别算法 不错的一篇关于LBP的文章。
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基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf
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基于特征的图像匹配算法合集
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该压缩包中，包含了几个基于特征的图像匹配算法，有的可以直接运行，有的则需要稍作修改。最有诱惑力的是，里面包含了6个压缩包。5分，超值
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本文提出一种图像特征点匹配算法,并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法. 此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,并为其分配特征描述符. 在进行相邻图片的特征比对时,提出一种基于小波系数的特征索引算法,提高搜索效率. 运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点,在内点域中精确计算图像之间的变换关系.
基于多特征融合的图像匹配模式
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常规图像匹配模式主要利用了像素的灰度信息和形状信息 ,而弱小目标检测与跟踪过程中 ,这两种信息都缺乏明显特征 ,难于满足高精度、稳定跟踪的要求。提出一种新的匹配模式 ,即从图像数据里提取包括灰度、形状在内的多种特征信息。寻找一种简单有效的信息融合手段 ,进而获取一种综合特征 ,利用“综合特征”进行相似度量来确定目标的最佳定位。仿真计算结果表明 ,该方法是可行和有效的。
基于混合特征的图像匹配算法
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融合全局和局部特征的人脸识别算法.pdf
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基于全局与局部形状特征融合的形状识别算法
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经典的全局形状识别算法虽然高效，但在处理形变方面存在不足。局部形状识别算法拥有良好的检索率，但在辨别力方面的效果却有待提高。为解决上述问题，本文提出一种基于特征点分类的融合框架，该框架不仅融合了全局与局部算法的优势，还弥补了二者的不足。一些经典的形状识别算法采用提取特征点的方式来构建形状特征直方图，本文在此基础上，将提取到的特征点进一步分类，针对不同类别的特征点集合采用不同的形状识别算法进行描述，
基于全局和局部特征的目标识别研究
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为提高目标识别的准确性和快速性，提出了基于全局和局部特征对目标识别的方法。基于颜色直方图提取全局颜色特征，利用多尺度空间来表达目标的局部特征，最后将全局和局部特征进行数据融合得到图像的识别结果。实验结果表明，该方法很好地结合了目标的整体和局部信息，能有效地识别目标，且识别效果优于单一的全局特征和局部特征的识别效果。
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针对计算机视觉领域中的图像匹配问题，提出一种新的基于局部不变特征的匹配算法。使用高斯差分检测特征点，将特征点领域内Haar小波响应投影到四个方向轴上，进而生成一个用来描述特征点的64维向量，采用最近邻距离比进行特征匹配。实验结果表明，该算法不仅快速、稳定，而且匹配准确率比PCA-SIFT 、SURF、MSOP高。
基于局部特征图像匹配算法改进* (2011年)
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本文针对SIFT算法存在着特征提取及匹配速度慢，在灰度变化相似的区域产生误匹配的缺陷，讨论了SIFT的改进算法一SURF算法的原理及应用方法，对算法进行检验，指出SURF算法在提取特征点时更偏重于提取鲁棒性较强的点，同时，摒弃一些鲁棒性较弱的点，对鲁棒性强的特征进行匹配以减少计算时间，使SURF在实时性处理和大量图片搜索的应用上具有更广阔的空间．
基于局部特征的大视角图像匹配
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针对全空间仿射不变(ASIFT)算法在解决大视角场景下的图像匹配问题时存在稳健性差、匹配效率低的缺点, 提出了一种新的图像匹配算法。采用非线性扩散滤波代替高斯线性滤波对图像进行预处理, 以提高检测到的特征点的稳健性; 在图像模拟变换过程中采用掩模算子对有效区域进行标记, 以提高特征点检测效率。根据视角模拟变换原理, 提取特征点不同视角变换下的邻域信息, 提出了多视角最近邻匹配与加权匹配规则, 建立
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为了提高人脸的识别率，提出一种典型相关分析融合全局和局部特征的人脸识别算法（SUB-CCA）。通过划分子模式方式避免人脸识别存在小样本、非线性问题，并提取局部特征，采用主成分分析提取人脸图像的全局特征，并采用相关分析算法对全局、局总特征进行融合，消除特征间冗余信息，降低特征维数，采用投票法得到人脸识别结果，并采用3个人脸数据集对算法性能进行测试。仿真结果表明，相对于参比算法，SUB-CCA提高了人
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