基于区域的形状描述符不仅能够有效描述不同目标形状,而且对于沿对象边界的较小变形具有一定的健壮性。 ②基于轮廓的形状 基于轮廓的形状描述符提取了目标和区域基于轮廓获得的形状,一般采用曲率空间表示形状信息,这种形状描述符反映了人的感知特性,又称为曲率尺度空间(Curvature Scale-space,CSS)表示,它由轮廓的曲率尺度...
Python计算机视觉-图像局部描述符 1.SIFT描述子 SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)由David Lowe 教授提出,SIFT特征包括兴趣点检测器和描述子,具有非常强的稳健性。它对于尺度、旋转和亮度都具有不变性,因此可以用于三位视角和噪声的可靠匹配。 1.1 特征检测步骤: (1)尺度空间的极值检测:搜索...
与特征点用作图像匹配相比较, 线特征在解决机器人学和计算机视觉中的视觉几何问题提供了更多的约束. 虽然最近基于卷及神经网络(CNN)的描述符在视角变化或者动态环境中效果很好.但是我们认为CNN结构将可变长的线特征抽象为固定维描述符,这存在天生缺陷. 在本文中,我们有效的提出了Line-Transformers,用来处理可变长的线...
作为组描述符,网络通过理解线的相对几何结构来增强线描述符。最后,我们在点线定位(PL-Loc)中展示了所提出的线描述符和匹配。实验表明,使用本文线特征可以改进带有特征点的视觉定位,并验证了所提出的单应性估计和视觉定位方法。 引言 虽然在SLAM和SFM中,特征点已经被广泛研究,但在图像中分布不均匀的特征点可能会...
通过修改损失函数和采样过程,我们可以得到在各类对象之间泛化的描述符,或者对每个对象实例都有不同表示的描述符。此外,我们已经证明,机器人自监督密集视觉描述符学习可以应用于各种潜在的非刚性对象和类(目前包含 3 个不同类别的 47 个对象),并且可以快速学习(大约 20 分钟)。我们还贡献了学习密集描述符的一般训练...
问计算机视觉和机器学习中特征描述符的解释ENMIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 ...
1.我们提出通过利用群等变CNN提取具有区分性的旋转不变局部描述符来解决图像匹配任务。 2.我们提出了群对齐方法,将群等变描述符在群维度上根据其方向进行移动,以获得旋转不变描述符,而无需进行群池化以保持特征的可区分性。 3.我们使用自监督损失来进行方向估计和鲁棒局部描述符的提取。
《卷积神经网络与计算机视觉》 —2.2传统特征描述符 【摘要】 本节书摘来自华章计算机《卷积神经网络与计算机视觉》 一书中第2章,第2.2.1节,作者是[澳]萨尔曼·汗(Salman Khan)侯赛因·拉哈马尼(Hossein Rahmani)赛义德·阿法克·阿里·沙(Syed Afaq Ali Shah)穆罕默德·本纳努恩(Mohammed Bennamoun),黄智濒 ...
即使可以成功获得细粒度且准确的描述符,直接的像素和点间的对应关系仍然很难建立。 首先,根据不同的策略来提取2D和3D关键点,这导致 2D 中具有良好匹配的因素(例如:平面、视觉上不同的区域,如海报),但不一定对应于3D中强匹配的因素(例如:房间中照明不佳的角落)。
ISO/IEC 15938-3:2002/Amd 2:2006信息技术 多媒体内容描述接口 第3部分:视觉 修订2:感知3D形状描述符Information technology — Multimedia content description interface — Part 3: Visual — Amendment 2: Perceptual 3D Shape Descriptor被代替首页 标准 ISO/IEC 15938-3:2002/Amd 2:2006 被谁引用 ...