1) scale invarint feature transform(SIFT)
尺度不变特征变换(SIFT)算法
2) scale invariant feature transformation(SIFT)method
变尺度特征检测(SIFT)算法
3) Scale Invariant Feature Transform (SIFT)
尺度不变特征转换算法
4) Scale invariant feature transformation (SIFT)
尺度不变特征变换法
6) scale invariant feature transform
尺度不变特征变换
1.
To solve the problem of adaptability and accuracy in the field of image feature extraction and feature matching,the method of scale invariant feature transform(SIFT) was introduced.
针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域。
2.
It uses scale invariant feature transform(SIFT) to extract invariant features from images mosaic,approximate nearest neighbor searching and random sample consensus(RANSAC) to perform reliable matching.
该算法首先利用改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性(random sampleconsensus,RANSAC)算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到的图像间的变换参数进行拼接和融合。
补充资料:变尺度法
分子式:
CAS号:
性质:变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的,它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵,减少了计算量,同时比梯度法收敛快,是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
CAS号:
性质:变尺度法是在解无约束极值问题的梯度法基础上发展起来的,它利用递推的方法计算目标函数的二阶导数及其逆阵,减少了计算量,同时比梯度法收敛快,是目前解决无约束极值问题的最有效的算法之一。
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