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Características de coincidencia de características coincidentes es la tarea de establecer correspondencias entre dos imágenes de la misma escena u objeto. Es un método eficaz para detectar un destino especificado en una escena abarrotada.
Métodos de características que coinciden con el registro de Dense a través de la línea base de flujo óptico Coincidencia Espacial de Muestreo Aleatorio de Muestreo Aleatorio (RANSAC) Transform Hough The Hough Transform es una técnica de extracción de características utilizada en el análisis de imágenes, la visión por computadora y el procesamiento El propósito de la técnica es encontrar instancias imperfectas de objetos dentro de una cierta clase de formas mediante un procedimiento de votación.
Bolsa de palabras y VLAD La idea general de un Bag de palabras visuales (BOVW) es representar una imagen como un conjunto de características. Las características constan de puntos clave y descriptores. Los puntos clave son los puntos de "destaque" en una imagen y el descriptor es la descripción del punto clave. Es una forma de extraer características del texto para su uso en el modelado, como con los algoritmos de aprendizaje automático.
El vector o los descriptores agregados localmente (VLAD) es una extensión de Bag de palabras que acumula el residuo de cada descriptor con respecto a su clúster asignado. En términos más simples, un descriptor se compara con su clúster más cercano y, a continuación, para cada clúster, se almacena la suma de las diferencias de los descriptores asignados al clúster y el centroide del clúster.
Imagen de coincidencia de imagen coincidente es un concepto importante en la visión de la computadora y el reconocimiento de objetos. Las imágenes de la misma partida se pueden tomar desde cualquier ángulo, con cualquier iluminación y escala. Esto, así como la oclusión puede causar problemas para el reconocimiento. Pero en última instancia, todavía muestran el mismo elemento y deben ser categorizados de esa manera.
El kernel de coincidencia selectiva agregada del kernel de coincidencia selectiva es un modelo que se incorpora al compartir las mejores propiedades de la Incrustación de Hamming (HE) y Vector o Descriptores Agregados Localmente (VLAD). ASMK explota el uso de una función de selectividad y muestra cómo la agregación por palabra visual puede lidiar con la burstiness.