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1) SIFT feature matching
SIFT特征匹配
1.
In this paper, making use of the prior information of the harbor targets, SIFT feature matching was used
以SIFT特征为代表的图像局部特征,在图像处理和模式识别等领域得到成功的应用,本文利用港口先验信息,采用SIFT特征匹配方法,定位大幅遥感图像中的特定港口目标,并根据特征匹配所得变换参数,实现港口先验结构信息在遥感图像中的精确匹配,避免了传统方法中的海陆分割,较好地解决了特定港口目标的识别及港内舰船预识别问题。
2.
A fast and accurate image stitching algorithm based on SIFT feature matching is proposed.
基于SIFT特征匹配思想,提出一种快速、准确的图像拼接算法。
2) SIFT features
SIFT特征
1.
Moreover,the precision of object recognition can be improved effectively by the combination of SIFT features and normalized DLT algorithm.
结合SIFT特征和正交DLT算法,给出一种较为精确的物体识别方法。
2.
Aiming at the problem,according to the characters of the infrared thermal imager,a stabilization algorithm of SIFT-RANSAC is proposed for motion parameters estimation with SIFT features and RANSAC method.
针对红外热像仪在载体的非平稳运动中获得的视频信号存在帧间的非平稳抖动问题,本文提出了一种SIFT-RANSAC稳像方法,将图像匹配中的SIFT特征应用于红外视频的稳像处理中,并针对红外热像仪的成像特点,给出了一种基于RANSAC的方法估计运动参数,对运动参数的滤波得出无抖动的运动轨迹,再对每帧图像做运动补偿得到无抖动的视频。
3) SIFT feature
SIFT特征
1.
An approach for object matching based on SIFT feature in multiple-camera surveillance system
多摄像头视频监控系统中基于SIFT特征的目标匹配研究
2.
SIFT feature was used to extract special features which were processed through dimensional reduction,then the distinctive trained Gaussian mixture model(GMM) was used for target recognition.
文中采用SIFT特征描述子进行关键点的提取,将其获取的特征进行降维处理,然后采用经由辨识训练调整的高斯混合模型进行分类,并将获得的结果与其他几种被认可的方法的试验结果进行比较。
3.
Using filter template the noise can be removed efficiently, after filtering, the SIFT feature is extracted.
去噪采用滤波模版简单有效,去噪后提取SIFT特征。
4) SIFT feature points
SIFT特征点
1.
Watermarking algorithm robust to geometric distortion based on SIFT feature points;
基于SIFT特征点的抗几何失真数字水印算法
2.
By the use of SIFT feature vector matching,objects which had been collected by a binocular stereo vision system were detected in both left and right images,and thus suitable SIFT feature points were found.
提出了一种结合了SIFT特征点的双目立体视觉定位方法。
5) SIFT feature
SIFT 特征
6) Scale Invariant Feature Transform(SIFT) feature
SIFT特征
1.
Aiming at the problem of feature extracting and feature discriminate in face recognition,this paper introduces a new method of face recognition based on Scale Invariant Feature Transform(SIFT) feature and Fisher discriminant.
针对人脸识别中特征提取和特征分类问题,提出一种基于SIFT特征和Fisher鉴别的人脸识别新方法。
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
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