1) SIFT method
SIFT方法
2) SIFT-RANSAC method
SIFT-RANSAC方法
3) SIFT algorithm
SIFT算法
1.
Then the trilinear constraint and trifocal-tensor-based pixel transfer error computation method is introduced to remove the outliers produced by the SIFT algorithm.
采用SIFT算法对三视图像进行特征匹配,引入计算机视觉中的三线性关系和基于三焦张量的像素转移误差计算方法,对SIFT算法的匹配结果进行筛选,剔除匹配过程中产生的误配点。
2.
Based on the special spatial relationships against rotational stereo, the traditional SIFT algorithm is improved suits with rotational st.
实验结果表明,改进后的SIFT算法降低了特征点的误匹配率。
3.
The feature used by SIFT algorithm(SIFT feature)is a vector based on local gradient,which can resist a lot of image variation such as extension,compression and rotation,meeting the practical requirements of 3D object recognition.
SIFT算法运用的核心特征(SIFT特征)是一种基于局部梯度的向量特征,能够抵抗图像的伸缩、旋转等多种变化,满足了三维物体识别的实际需要。
4) Sift
[英][sɪft] [美][sɪft]
Sift算法
1.
Improved SIFT Algorithm and Its Application in Automatic Registration of Remotely-sensed Imagery
SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准
2.
In the paper, how to recognize the chinese chess in the chess broad isdiscussed ,SIFT characteristic vector is used as the primary way in chess r.
(4)重点研究了SIFT算法基本原理，及其实现方法。
5) scale invariant feature transform(SIFT)
SIFT
1.
The image watermarking scheme based on scale invariant feature transform(SIFT) is proposed for resisting rotation scale translation(RST) attacks.
提出一种利用SIFT关键点实现对RST攻击校正的半盲水印方案。
2.
The accuracy was obtained in both feature matching and tracking using the scale and rotation invariance of the scale invariant feature transform(SIFT) feature points together with some reasonable constraints.
利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪。
3.
The Scale Invariant Feature Transform(SIFT) is invariant to image scaling,translation and rotation.
人耳的角度变化和遮挡是人耳识别中的难点问题,SIFT局部描述算子具有对图像尺度缩放、平移、旋转等的不变性,因此提出利用SIFT特征的人耳识别算法。
6) scale invariant feature transformation(SIFT)method
变尺度特征检测(SIFT)算法
补充资料：地下采矿方法设计的计算机方法
地下采矿方法设计的计算机方法
computerized design of under-ground mining method
d一x!0 eo一kuong fongfo shejl deJ一suanjl fongfa地下采矿方法设计的计算机方法(c omPuter-ized design of underground mining method)用计算机和优化技术完成地下采矿方法设计的一种手段。由于地下采矿方法设计时，要考虑的因素很多，判断决策时又十分灵活，没有固定的程式和准则，计算机处理时难度较大，因此，世界各国在20世纪80年代才开始将计算机和现代数学方法应用于地下采矿方法的设计。地下采矿法设计的计算机方法包含采矿方法优选和采场结构参数的优化两方面的内容。其目的是达到安全、经济、有效地采出矿石。 采矿方法的优选主要方法有模糊数学法、专家系统法、多目标决策法和价值工程法等。 (l)模糊数学法选择采矿方法的主要依据是众多的地质技术条件。但是，并没有定义明确的选择准则可以遵循，所以，采用模糊数学法处理。首先，初选一些采矿方法作为候选者，已知这些采矿方法所要求的地质技术条件。然后列出拟选择采矿方法的矿山的地质技术条件，计算并确定它们与候选采矿方法所要求的地质技术条件之间的模糊相似程度，选择条件最相近的那个采矿方法。 模糊数学还可用来预测采矿方法将取得的技术经济指标。首先，列出本矿山的地质技术条件，再收集一些采用同样采矿方法的其他矿山的地质技术条件，对它们进行模糊聚类。聚类时，与本矿山近似程度最高的矿山取得高权值，其余矿山按聚类近似程度排序依次取较低的权值;然后将各矿山用这种采矿方法取得的技术经济指标加权平均，得到本矿山采用这种采矿方法可能取得的技术经济指标。 (2)专家系统法采矿专家选择采矿方法时，通常先根据矿岩稳固性选择空场法、崩落法或充填法等采矿方法的大类别;然后根据矿体倾角及其他条件选择运输方式和长壁法、分段崩落法等采矿方法小类别;再根据矿体厚度或分段高度选择浅孔、中深孔或深孔等不同的落矿方式。这个过程是一个明显的逻辑推理过程。把这种逻辑因果关系总结成规则，存放在计算机系统中，就建立了采矿方法选择的专家系统(见采矿专家系统)。使用时，输人所设计的矿山的地质技术条件.系统就会自动推理，选择出适用的采矿方法。 (3)多目标决策法选择采矿方法时，考虑采矿成本、采准切割量、矿石贫化率、矿石损失率、采场生产能力等多个因素。这些因素从不同侧面反映采矿方法的优劣，具有各自的计量单位。采用多目标决策法，将这些因素综合起来，从整体上评价几种采矿方法的可行方案，从中择优。 (4)价值工程法价值工程中，事物的价值用其功能与成本的比值来衡量。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条