Sift
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opencv下的图像sift特征提取以及匹配
opencv下的图像sift特征提取以及匹配
SiftGPU is an implementation of SIFT [1] for GPU. SiftGPU processes pixels parallely to build Gaussi
SiftGPU is an implementation of SIFT [1] for GPU. SiftGPU processes pixels parallely to build Gaussian pyramids and detect DoG Keypoints. Based on GPU list generation, SiftGPU then uses a GPU/CPU mix
基于改进SIFT算法的图像匹配方法研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; font-size: 11.818181991577148px; line-height: 21px; ">SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点，也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法，来提高SIF
基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用
<span id="LbZY">针对SIFT算法复杂程度高，实时性差，在维数较高的图像配准中并不实用的问题，提出了一种基于线性鉴别分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量，然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验，实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时，实时性要优于传统的SIFT算法，其匹配时间
基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除
基于SIFT快速匹配算法
·详细说明： 基于SIFT快速匹配算法，对障碍物进行检测，提取障碍物，双目测距等。能指出指定范围内的障碍物。
一种基于SIFT描述子的特征匹配新算法
为了克服传统的局部特征匹配算法对噪声和图像灰度非线性变换敏感的不足，提出了<BR>基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。该算法首先<