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  1. 多视图图像的快速三维场景重建

  2. 多视图图像的快速三维场景重建是一篇自动重建方面的不错的论文,可以参考一下,为以后写论文及做文献综述做准备
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-10-19
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:anniecheng1988
  1. MFC下多视图的分割

  2. vs2008下实现在MFC框架下的多视图分割示例,基于单文档SDI的。视图分为两个左侧显示图像,能显示五种图像格式,右侧是一个对话框视图,仅是对话框视图的简单实现,不过足以说明如何进行试图分割。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2011-11-07
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:ab654321
  1. VC6.0用单文档多视图进行图像处理

  2. 这个只是个演示程序,并没有包含太多的算法,但是包含了用CSplitterWnd来进行单文档多视图的操作
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2009-04-17
    • 文件大小:56320
    • 提供者:newsearch
  1. Python-使用递归神经网络的单多视图图像进行体元重建

  2. 使用递归神经网络的单/多视图图像进行体元重建
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-11
    • 文件大小:769024
    • 提供者:weixin_39840387
  1. Qml中实现多视图,多图像源(QImage / QPixmap)

  2. 1、QML 中支持 QImage / QPixmap 。 2、QML 中实现多视图。 3、QML 中实现多图像源视图。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2020-01-30
    • 文件大小:27262976
    • 提供者:u011283226
  1. 数据驱动的多视图三维重建.caj

  2. 研究数据驱动的多视图三维重建技术,包括如何从视频或图像数据中获取摄像机的内部参数,外部参数和场景三维几何信息,有效地解决大规模三维重建中的光照一致性和几何一致性等问题,为当今应用需求提供了一套完备的解决方案.概括地说,本论文的主要创新点如下: (1)提出了一种快速鲁棒的特征跟踪框架.此框架建立在本论文提出的带有方向的特征检测子和具有较强表达能给力的特征描述子之上,较好地解决了图像旋转,遮挡和相似性给描述子匹配带来的影响.此外,为了提高算法的时间效率,提出一种快速的...
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-11-25
    • 文件大小:20971520
    • 提供者:sinat_17108685
  1. 立体视觉注意力引导视差控制的多视图图像

  2. 立体视觉注意力引导视差控制的多视图图像
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38528888
  1. 使用面试SIFT匹配的两阶段多视图图像压缩

  2. 使用面试SIFT匹配的两阶段多视图图像压缩
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:96256
    • 提供者:weixin_38593738
  1. 通过基于多视图核规范的二维PCA特征提取和内核ELM进行高光谱图像监督分类

  2. 在本文中,我们提出了一种新颖的灵活框架,用于使用基于核规范的2D PCA提取的多视图光谱空间特征进行高光谱图像(HSI)分类。 我们首先使用基于岭回归的多假设(MH)预测方法从HSI生成3D空间特征数组。 然后,我们将基于核范数的2D PCA应用于前特征阵列的多视图切片(具有空间宽度和光谱维度或具有空间高度和光谱维度的图像),从而可以为重建误差切片,并进一步提取空间光谱特征。 最后,将3D空间光谱特征数组用于表示基于径向基函数(RBF)核的极限学习机(ELM)进行分类的HSI。 最后,采用多数表
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:485376
    • 提供者:weixin_38624914
  1. 联合空谱特征的多视图主动学习的高光谱图像分类

  2. 针对高光谱遥感影像监督分类训练样本少,训练分类器迭代速度慢的问题,提出一种联合空谱特征的多视图主动学习算法。首先,将原始影像的光谱波段分割为多个互不相交的子集合;然后,在每个子集合滤波提取空间结构特征,建立多视图。其次,提出了一种新的基于多视图后验概率差异最小的主动学习查询策略。实验结果表明,与已有的多视图构建方法和查询策略相比,所提出的联合空谱特征的多视图构建方法可以建立更具多样性、互补性的多个视图;同时,结合所提出的查询策略可以在每次训练迭代中更准确地查询信息量最大的样本,从而减少迭代次数,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:884736
    • 提供者:weixin_38557530
  1. 通过概率潜在语义分析进行多视图学习

  2. 在过去的几十年中,多视图学习在网页分析,生物信息学,图像处理等众多现实世界中引起了广泛的兴趣。 与遵循协同训练思想的最新作品不同,在本文中,我们提出了一种通过概率潜在语义分析进行多视图学习的新生成模型,称为MVPLSA。 在此模型中,我们共同从不同的角度对要素和文档的共现进行建模。 具体而言,在模型中,潜在主题有两个潜在变量y,文档集群有两个潜在变量,文档有三个可见变量d,要素有f,视图标签有v。 独立于v的条件概率p(z∣d)被用作在多个视图之间共享知识的桥梁。 同样,我们有p(y∣z,v)和
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:443392
    • 提供者:weixin_38521169
  1. 多视图车辆图像分类。

  2. 多视图车辆图像分类。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:407552
    • 提供者:weixin_38646230
  1. 基于体素模型的断层图像从3D面部模型的多视图表面​​重构

  2. 基于体素模型的断层图像从3D面部模型的多视图表面​​重构
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38672812
  1. 视图的依赖性和低秩背景指导的压缩感知,用于多视图图像联合重建

  2. 视图的依赖性和低秩背景指导的压缩感知,用于多视图图像联合重建
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38583278
  1. 基于核通用判别的多峰图像传感器数据分类

  2. 多模式图像(例如,光学图像,MR,乳腺摄影)广泛用于许多实际领域,例如面部识别,图像检索和医疗辅助诊断。 本文提出了一种基于核通用判别的图像分类方法。 首先,由于光照的变化,我们分析了传统的判别公共矢量(DCV)在图像非线性特征提取中的局限性。 为了克服此限制,我们在内核特征空间中使用空间同构映射视图扩展具有内核技巧的DCV,并开发了KPCA + DCV的两阶段算法。 实验在WDBC,ORL,YALE,MIAS数据库上进行,以验证所提出方法的性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:979968
    • 提供者:weixin_38731123
  1. 用于多视图特征提取和图像识别的拉普拉斯多集规范相关性

  2. 用于多视图特征提取和图像识别的拉普拉斯多集规范相关性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38651273
  1. 通过最小化广义重投影误差实现多视图立体和轮廓融合

  2. 从一组校准的2D多视图图像中准确地重建3D几何形状是一种积极而有效的方法计算机视觉中具有挑战性的任务。 现有的多视图立体声方法通常在恢复方面表现不佳深凹且突出的结构,并且会遇到一些常见问题,例如收敛速度慢,对初始条件的敏感性以及对内存的高要求。 为了解决这些问题,我们建议广义重投影误差最小化的两阶段优化方法(TwGREM),其中提出了一种广义的重投影误差框架,以将立体和轮廓提示整合到一个统一的能量中功能。 为了使函数最小化,我们首先在3D体积网格上引入凸松弛可以使用变量拆分和Chambolle投
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38551046
  1. 压缩感知联合重建的多视图图像

  2. 考虑了摄像机网络中多视图图像的压缩感知联合重建问题。 注意相邻图像在视觉上相似,因此通过在两个连续的多视点图像之间的差异图像的稀疏先验来捕获多视点相关性。 因此,联合重建被公式化为一个无约束的优化问题,其中包含一个二次保真项和两个正则化项,分别鼓励了多视图图像及其差值图像的稀疏先验。 此外,提出了一种有效的迭代算法来解决优化问题。 真实多视点图像的实验结果表明,与CS逐图像重建相比,该方法可以进行联合重建。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:151552
    • 提供者:weixin_38698943
  1. 基于局部流形重构的半监督多视图图像分类

  2. 为了在半监督情境下利用多视图特征中的信息提升分类性能,通过最小化输入特征向量的局部重构误差为以输入特征向量为顶点构建的图学习合适的边权重,将其用于半监督学习。通过将最小化输入特征向量的局部重构误差捕获到的输入数据的流形结构应用于半监督学习,有利于提升半监督学习中标签预测的准确性。对于训练样本图像的多视图特征的使用问题,借助于改进的典型相关分析技术学习更具鉴别性的多视图特征,将其有效融合并用于图像分类任务。实验结果表明,该方法能够在半监督情境下充分地挖掘训练样本的多视图特征表示的鉴别信息,有效地完
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38697753
  1. Pixel2MeshPlusPlus:Pixel2Mesh ++:通过变形生成多视图3D网格。 在ICCV2019中-源码

  2. Pixel2Mesh ++ 这是ICCV'19论文“ Pixel2Mesh ++:通过变形生成多视图3D网格”的实现。 我们的方法将多视图图像作为输入,网络通过变形输出精炼的3D网格模型。 请查看我们的和以获取更多详细信息。 如有任何疑问,请联系Chao Wen(复旦点edu点cn上的cwen18)。 引文 如果出于任何目的使用此代码,请考虑引用: inProceedings{wen2019pixel2mesh++, title={Pixel2Mesh++: Multi-View
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-28
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42160278
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