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En vedette Matching Features Matching est la tâche d'établir des correspondances entre deux images de la même scène ou objet. Il s'agit d'une méthode efficace pour détecter une cible spécifiée dans une scène encombrés.
Méthodes de l'enregistrement Rejet de l'enregistrement au moyen d'une ligne de base à l'aide d'un modèle de flux optique Modèle de concordance spatiale aléatoire (RANSAC) Transformation Hough La transformation Hough est une technique d'extraction de caractéristiques utilisée pour l'analyse d'images, la vision par ordinateur et le traitement d'images numériques. Le but de cette technique est de trouver des cas imparfaits d'objets dans une certaine classe de formes par une procédure de vote.
Bac de mots et VLAD L'idée générale d'un sac de mots visuels (BOVW) est de représenter une image comme un ensemble de caractéristiques. Les fonctions sont constituées de points de clés et de descripteurs. Les points de clé sont les points de sortie dans une image et le descripteur est la description du point de clé. C'est une façon d'extraire des fonctionnalités du texte à utiliser dans la modélisation, comme avec des algorithmes d'apprentissage automatique.
Le vecteur ou les descripteurs agrégés localement (VLAD) est une extension de Bag de mots qui accumule la valeur résiduelle de chaque descripteur par rapport à sa grappe. En termes plus simples, un descripteur est mis en correspondance avec son cluster le plus proche, puis pour chaque cluster, la somme des différences des descripteurs affectés au cluster et du centroïde du cluster est stocké.
Image Matching Image Matching est un concept important de la vision informatique et de la reconnaissance des objets. Des images du même objet peuvent être prises sous n'importe quel angle, avec n'importe quel éclairage et échelle. Cette occlusion, ainsi que l'occlusion, peuvent causer des problèmes de reconnaissance. Mais en fin de compte, ils présentent toujours le même article et devraient être classés de cette façon.
Le Kernel est un modèle qui est incorporé par le partage des meilleures propriétés d'Hamming Embedding (HE) et de Vector ou Locally Aggregated Descriptors (VLAD). ASMK exploite l'utilisation d'une fonction de sélectivité et montre comment l'agrégation par mot visuel peut traiter de l'éclatement.