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1)  feature points matching
特征点匹配
1.
Transforming the feature points matching proble.
通过将特征点匹配问题转化为优化问题,该网络可以实现对目标识别问题的求解。
2.
In the part of feature points matching, the four key technologies (feature space、similar to the measure、search space and search strategy) which decide the stereo matching algorithm in the performance of the pros and cons have been analyzed.
本文主要对双目立体视觉检测技术的CCD相机标定、特征点提取和特征点匹配等内容做了详尽地研究。
3.
A new feature points matching algorithm based on similar triangles and 2-D parameters clustering was proposed,which has the function of anti-rotation and scaling.
将传统相似三角形匹配方法和快速二维聚类匹配方法进行融合,再利用基于灰度的方法对部分伪匹配三角形进行剔除,实现了一种新的抗旋转、缩放的特征点匹配算法。
2)  Feature point matching
特征点匹配
1.
The Research on Image Stitching Based on Feature Point Matching;
基于特征点匹配的图像拼接方法研究
2.
This paper proposed a matching method of feature point based on bidirectional maximal correlation and parallactic restriction,which firstly improves the precision of feature point matching by utilizing the strategy of bidirectional matching,and then eliminates false matching point based on parallactic restriction.
提出一种基于双向最大相关与视差约束的特征点匹配方法,首先利用双向匹配策略来提高匹配精度,然后基于视差约束条件进一步剔除误匹配点,实验证明该算法不仅简单高效而且匹配精度高。
3.
The local motion vector of the block was determined by feature point matching.
通过特征点匹配,求其局部运动矢量;将其代入变换模型所得的线性方程组,求其全局运动矢量。
3)  feature matching
特征点匹配
1.
At the aspect of feature matching,a novel matching scheme based on hash mapping and bidirectional nearest neighbor distance ratio is presented,which can quickly and effectively obtain the relationship between the features.
该算法用鲁棒性强且计算性能优越的SURF算子取代传统的SIFT算子进行特征点提取;在特征点匹配方面,提出了一种基于哈希映射和双向最近邻距离比的匹配算法,可以快速有效地获得特征点间的对应关系。
4)  point matching
特征点匹配
1.
On angular-point extracting method based on SUSAN and point matching method;
为了进一步验证所提取角点的实用性,利用特征点匹配对其进行了匹配验证。
5)  Interest Points Matching
特征点匹配
6)  point feature matching
点特征匹配
1.
In order to solve the matching problems of feature points in two images,we introduced a new point feature matching method based on a new shape content descriptor.
针对两幅图像中特征点的匹配问题,本文提出了一种新的基于形状内容描述子的点特征匹配方法。
2.
This paper presents a new point feature matching method based on gray value differential invariants.
本文提出了一种新的基于灰度差分不变量的点特征匹配方法。
补充资料:基于零件-设备特征匹配的通用CAPP方法
本文针对特定零件类型和特定设备条件分析了一般CAPP系统的不足,面向多品种零件和各个企业加工设备,提出了基于零件-设备特征匹配的CAPP思想,并详细介绍了其信息描述的模型与匹配的方法。该方法以其特征化、开放化和信息全面化的特点满足了企业对CAPP系统的通用性、实用性的要求。

一、引言


    迄今为止,在国内外已开发出的CAPP系统中,多数是针对特定的零件类型和特定的设备条件开发的,这种开发策略使得CAPP系统的应用范围受到严格限制,从而严重地影响了其通用性与实用性。为此,面向多品种零件和各个企业加工设备,我们提出基于零件-设备特征匹配(Part-Equipment Feature Matching,简称P-EFM)的CAPP方法,较好地解决了CAPP系统的通用性和实用性问题。


二、信息描述模型


    CAPP的工作就是让计算机“熟悉”零件信息和企业设备制造能力的信息,并把待加工的零件信息与企业加工设备的制造能力(机床、夹具和刀具的制造能力的有机统一)信息进行匹配,为零件设计适当工艺的过程。因此,不仅零件信息,企业设备的制造能力信息也是CAPP系统的基础数据,它们都直接影响整个系统的通用性和实用性。建立好零件与设备的信息描述模型是解决系统通用性和实用性的前提和关键性工作。


    P-EFM信息描述模型集零件信息与企业设备制造能力信息的描述于一体。下面从两个基本特性方面进行介绍。


    1.特征性 


    在制造技术领域中,零件特征表示与制造操作和工具相关的形状和技术方面的属性,即一个零件几何形状的工程意义。特征的分类是P-EFM信息描述模型特征性的基础。一般而言,零件特征可分为管理特征、形状特征、精度特征、技术特征和材料热处理特征共五大类。管理特征描述与零件管理有关的所有信息,如标题栏信息、未注粗糙度信息等。形状特征描述零件的公称几何关系,它不但是最主要的,而且是种类最多、描述最复杂的零件特征。根据其是否常见,形状特征可分为基本形状特征和特殊形状特征两大类。基本形状特征根据其在构造零件中所起的作用不同,可分为主特征和辅特征两类。主特征又分为简单主特征(如圆柱体、圆锥体、长方体等)和宏特征(如轮毂、轮辐、盘等)。辅特征又分为简单辅特征(如孔、槽、螺纹等)、复制特征(如周向均布孔、阵列孔、轮缘等)和组合特征(如阶梯孔、中心孔等)。特殊形状特征是指某些零件上所具有的特殊形状,如水泵叶轮的流道、高压开关上的直向榫槽等。这类特征不便于分类,其信息没有固定的格式。精度特征描述几何关系的允许变化范围。


说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条