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搜索资源列表

  1. 基于反地形DEM的山顶点自动提取

  2. 山顶点是对地表形态最具控制性的特征点位 DEM的山顶点自动提取是 GIS数字地形分本操作。在具体的提取方法上 ,主要有局部较法和断面高程极值法 。其中 ,利用栅分析为基本算法的局部高差比较法效率较高于难以顾及地形的整体变化,很难去除噪音存在较大的不确定性 ;断面高程极值法能便地从 DEM数据中提取部分地形特征点 ,但有关键点位的遗漏 。地表水流模拟分析方法 打破了传统窗口分析法的局限性 ,DEM地形特征提取中大视角面域分析的成功方法 ,该分析思路并没有惠及山顶点的自动提取首次提出反地形 DEM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-22
    • 文件大小：911360
    • 提供者：jlk123456

  1. 基于兴趣点的两视点图像自动匹配与优化.pdf

  2. 通过两幅不同视点图像的对应点来求解基本 矩阵的方法是基于运动的三维重建的关键问题。论 文首先利用Harris角点，提取出两幅图像的角点特 征，然后采用奇异值分解的方法获取两幅图像的对 应特征点，并用RANSAC方法对特征点集进行优 化，实验结果表明该方法能够获得满意的结果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wuhaha1986

  1. SIFT特征提取与匹配

  2. match.m：测试程序 功能：该函数读入两幅（灰度）图像，找出各自的 SIFT 特征, 并显示两连接两幅图像中被匹配的特征点（关键特征点（the matched keypoints）直线（将对应特征点进行连接）。判断匹配的准则是匹配距离小于distRatio倍于下一个最近匹配的距离（ A match is accepted only if its distance is less than distRatio times the distance to the second closest

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-03-17
    • 文件大小：441344
    • 提供者：zlhncdsy

  1. 基于激光扫描点云的数据处理技术研究

  2. 用包含了高斯核函数曲线的曲率表达式建立相关数学模型，选用了合适的离散尺度因子。根据离散曲率曲线的局部极值点，确定出截面线特征点集，并进行特征点的融合。所提出的算法用于准确地获取激光扫描点云的原始设计意图，能最大限度地与原有形状特征元保持一致。顺利地完成逆向建模过程的关键一步。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-02-23
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yangfang0529

  1. 人脸关键特征点定位研究及应用

  2. 人脸关键特征点定位研究及应用，论文，大家注意是论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：toumingrose

  1. 融合改进的ASM和AAM的人脸形状特征点定位算法

  2. 基于主动形状模型ＡＳＭ和主动表面模型ＡＡＭ 提出了一种融合改进的ＡＳＭ和ＡＡＭ的人脸形状特 征点定位算法 利用ＡＳＭ定位外轮廓的形状特征点ＡＡＭ定位内部形状特征点采用对部分关键特征点使用 二维梯度的方法以提高特征点搜索的准确性利用眼鼻和嘴这些关键特征点的定位信息初始化人脸的平均形 状以改善初始位置不当造成的搜索失败建立多尺度的ＡＳＭ以提高收敛速度 实验结果表明本文方法比传 统的ＡＳＭＡＡＭ方法以及已有的改进算法ＩＡＳＭ和ＰＡＡＭ定位更精确

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-05-23
    • 文件大小：416768
    • 提供者：qq_18418449

  1. 浅埋深长壁工作面覆岩破断特征相似模拟

  2. 利用相似模拟实验方法,研究了浅埋深长壁工作面覆岩破断特征,掌握了浅埋煤层长壁开采覆岩破断过程中的关键特征点。并结合现场矿压实测,掌握了工作面来压与上覆岩层裂隙发展之间的规律。研究分析表明:浅埋深长壁工作面覆岩破断的关键特征点分别是直接顶破断、基本顶初次破断、基本顶周期性破断、裂隙带初次导通地表、裂隙带周期性导通地表。裂隙带导通地表(即基岩层周期性全部破断)与基本顶破断的周期性发生是浅埋深长壁开采条件下工作面顶板来压存在大小周期的主要原因。浅埋深长壁工作面开采过程中,基本顶的断裂极易引发裂隙带导通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38708105

  1. 基于关键特征点的人脸校准技术研究.pdf

  2. 基于关键特征点的人脸校准技术研究.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anitachiu_2

  1. Dlib高速识别人脸68特征点.rar

  2. 本c++代码，完整演示了利用opencv4.2及dlib19平台，对视频中的人脸进行识别跟踪。并快速分析出人脸68个关键特征点。(包括已经编译好的exe文件和cpp参考源码)

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-02-24
    • 文件大小：91226112
    • 提供者：dcx_dcx

  1. 基于自适应分块的移动设备上特征点提取方法

  2. 当前，移动设备的计算能力越来越强，但类似增强现实对实时性要求较高的应用，其性能还无法完全满足需求。在增强现实应用中，提取特征点和特征点的匹配是关键。主要关注特征点的提取，以SURF算法为例，针对移动设备较小的高速缓存容量不适应原算法图像数据访问方式的问题，提出了依据图像内容的自适应分块方法。实验结果表明，改进后的算法在没有牺牲精确度的情况下，速度提高了1.5～1.7倍。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-29
    • 文件大小：331776
    • 提供者：weixin_38589168

  1. 工业电子中的变压器绕组频响指纹的特征差异指数分析法

  2. 摘要：频率响应分析法是诊断电力变压器绕组变形的重要方法，通过对频率响应指纹特征差异的分析可以较准确地判断绕组变形。根据经验分析的要点，提出了一种频率响应指纹特征差异量化分析方法。首先用幅值差异系数表征频率响应指纹特征点的幅值变化、用频率差异系数表征频率响应指纹特征点的频率变化，然后根据幅值差异系数和频率差异系数计算频率响应指纹间的特征差异指数，最后依据特征差异指数的大小判断绕组是否变形。经500 多组数据验证，该方法优于已有的量化分析法，具有较高的判断准确率。 　　0 引言 　　变压器是电力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_38741996

  1. 基于自适应分块的移动设备上特征点提取方法

  2. 当前，移动设备的计算能力越来越强，但类似增强现实对实时性要求较高的应用，其性能还无法完全满足需求。在增强现实应用中，提取特征点和特征点的匹配是关键。主要关注特征点的提取，以SURF算法为例，针对移动设备较小的高速缓存容量不适应原算法图像数据访问方式的问题，提出了依据图像内容的自适应分块方法。实验结果表明，改进后的算法在没有牺牲精确度的情况下，速度提高了1.5～1.7倍。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：331776
    • 提供者：weixin_38500444

  1. 适合近红外光谱数据特征的降维方法对比分析

  2. 因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题，在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题，本文对比分析了典型线性和非线性降维方法，并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证。结果表明，线性降维算法，特别是PCA、LDA算法，比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中，非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：343040
    • 提供者：weixin_38672739

  1. ORB_SLAM2_detailed_comments:带有故障排除，关键公式推导和图表的ORB-SLAM2的详细注释-源码

  2. ORB-SLAM2超详细注释 -by计算机视觉生活公众号附属开源学习小组：SLAM研习社 附部分内容讲解视频： 全网最详细的ORB-SLAM2精讲：原理推导+逐行代码分析，请：，课程大纲如下： 第01讲-ORB-SLAM2优点，流程框架介绍，运行注意事项，可视化结果分析 第02讲-SLAM系统构造函数，特征点图像金字塔，构造灰度质心圆 第03讲-ORB特征提取构造函数/仿函数，图像帧构造函数，计算图像金字塔并进行扩展 第04讲-提取ORB特征点，四叉树实现均匀化分布 第05讲-利用灰度质心计算O

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：weixin_42137028

  1. 动态航拍图像配准的鲁棒特征点匹配方法

  2. 在基于特征的图像配准中，特征匹配是一个关键且具有挑战性的过程。 本文提出了一种鲁棒的特征点匹配方法，结合了尺度不变特征变换（SIFT）和支持向量机（SVM）来匹配动态航空图像的配准特征。 在这种方法中，每个特征点都由128维SIFT描述符描述为训练向量。 然后通过支持向量机建立特征匹配模型。 使用此模型，特征点可分为两类，一类是匹配的特征集，另一类是不匹配的特征集。 使用三对红外（IR）和紫外（UV）航拍图像来评估性能。 匹配结果证实，即使存在很多离群值，该方法也可以精确匹配特征点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：319488
    • 提供者：weixin_38635682

  1. 基于特征的二维流场流线选择方法

  2. 流线放置和流线选择中经常会出现缺少的功能。 为了解决这个问题，本文提出了一种基于特征的流线型选择方法，可以保证流场特征的完整性。 流线要素类型是根据流线与流场要素之间的关系定义的。 考虑到大量随机或均匀种子化的流线，建议的方法通过考虑每个流线的几何特征和信息量来判断特征类型。 然后，根据其特征类型和位置将所有流线聚类。 从那些要素流线簇中选择流线。 另外，提出了一种基于动态时间规整算法和最近点距离均值的流线相似度度量，以避免选择多余的流线。 所开发的算法适用于多个数据集，并与最新的流线型选择算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38679045

  1. 3维点云的拓扑结构表征与计算技术

  2. 拓扑结构特征在3维点云的简化、变形、曲面重建、匹配与检索、形状分析与理解、压缩与传输以及实际应用中具有重要的作用,是3维点云信息的一类关键特征。该文综述了3维点云拓扑结构表征与计算的一些有关概念、方法和技术,评述了点云拓扑结构表征与计算的典型方法及其最新进展,介绍了点云拓扑结构表征及计算的一些实际应用,给出了一些研究结果,并展望了这些问题的发展趋势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：720896
    • 提供者：weixin_38693192

  1. 尺度不变特征与几何特征融合的人耳识别方法

  2. 要提高人耳的识别率,关键是特征的提取与表达。尺度不变特征变换(SIFT)技术是局部点特征提取算法,在尺度空间寻找极值点,提取对图像的尺度和旋转变化具有不变性,对光照变化和图像变形具有较强的适应性的特征向量。尝试用SIFT技术来提取外耳图像的结构特征点以形成稳定的特征描述子,为了克服一幅图像中有多个局部描述子相似的问题,在SIFT特征描述子中融入一个耳廓几何特征。最后采用特征向量的欧氏距离作为两幅图像相似性度量标准进行人耳识别。在耳图像库上进行实验,结果表明,该方法不仅可以有效地提取人耳特征,通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38737565

  1. 基于压缩感知与SURF特征的手语关键帧提取算法

  2. 针对实时、大词汇集、连续的手语视频高效准确地识别，提出了一种基于压缩感知与加速稳健特征(SURF)的手语关键帧提取算法。利用压缩感知将手语视频降维成低维多尺度帧图像特征，通过自适应阈值完成子镜头分割,以处理大量的手语帧数据；运用SURF特征点完成特征匹配，绘制其间的相似度曲线进而提取关键帧。在前期预处理阶段，采用基于HSV空间自适应颜色检测提取手势区域。实验验证，由本文算法提取到的关键帧具有较高的准确性，且算法具备处理大量复杂数据的能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38710524

  1. 一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法

  2. 由于视频帧数量较大，视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多，为有效解决此问题，提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵，依此计算关键帧间重叠区域，按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程，直至关键帧提取完毕，最后，利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：836608
    • 提供者：weixin_38601311
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