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人类是如何识别物体的呢,和图像学中基于特征的算法有什么异同?
人类是如何识别一个物体的呢,当然要对面前的这个物体为何物要有一个概念,人类一生下来就开始通过视觉获取世间万物的信息,包括一种物体形状、颜色、成分等,以及通过学习认识到这种物体的其他信息比如物理的、化学的特性,这些信息是不能通过观察得到的;就这样人对一种新物就有了把握,并且物体的各种特征形成了数据存放在人的大脑里面,以后每当又遇到同类物体的时候通过抓住物体的特征识别出这种物体。图像学中基于特征的识别原创 2013-03-31 03:17:40 · 3971 阅读 · 0 评论 -
三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析
识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。 二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向原创 2013-03-31 03:18:15 · 2694 阅读 · 1 评论 -
在这里,我特别声明:本文章的源作者是 杨晓冬 (个人邮箱:xdyang.ustc@gmail.com)。原文的链接是 http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版权归 杨晓冬 朋友所有。 我非常感谢原作者辛勤地编写本文章,并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友,要注明原作者和出处,以尊重原作者!转载 2013-05-22 20:53:14 · 5436 阅读 · 0 评论