图像目标的表示与识别之所以备受关注，是由于它能够广泛应用于国防和民用的许多领域，其中包括安全监控、军事侦察、产品检验、人机交互和医学应用等多个方面。例如，目前的车牌识别技术已经非常成熟，这对道路上异常车辆的监控和交通事故的事后处理都具有非常重要的意义。...
2023-06-28 理论教育
图像目标的表示与识别
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基于NNDR的匹配策略的介绍详细阅读
对SIFT特征的研究［146］表明，可以通过比较最近邻特征和次近邻特征的距离可以有效地甄别局部特征是否正确匹配。这就是最邻近距离比值法，其表述如下，如果待匹配特征为DA，其最邻近特征为DB，次邻近特征为DC，那么判断该特征匹配的条件为：该方法理论来源是，如果一个特征在一幅图像中与两个特征的距离都很相近，那么该特征的区分度较低，也违背了Marr提出的“匹配应该满足唯一性”的原则，会对图像相似度的判断产生干扰。...
2023-06-28 理论教育
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《图像目标的表示与识别》结构安排详解详细阅读
本书的组织结构如下：第1章，绪论。介绍了本书的研究目的和意义，并给出了图像目标识别的定义、系统框架和两种研究思路；列举了图像目标识别常用的图像库，探讨了图像目标识别的主要难点和发展趋势；最后，对本书基本内容和结构安排进行简要说明。第7章，基于角点特征与视面模型的目标识别。[4]http：／／www.pascal-network.org／challenges／VOC／voc2005／index.htm。[5]http：／／www.pascal-network.org／challenges／VOC／voc2006／index.htm。[6]http：／／www.pascal-network.org／challenges／VOC／voc2007／index.htm。[7]http：／／www.pascal-network.org／challenges／VOC／voc2008／index.htm。...
2023-06-28 理论教育
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CBIR的研究现状与未来发展详细阅读
QBIC系统使用的颜色特征是颜色直方图。目前，在这一研究领域已取得一些进展。...
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语言模型在信息检索中的应用详细阅读
鉴于语言模型在很多问题的研究中都获得了成功的应用，很多学者也提出了将改进的语言模型用于信息检索的方法。qn和文档D，那么，文档模型的任务就是先建立文档的语言模型MD，然后根据概率P对文档进行排序。查询模型的基本思想是：假定查询Q=q1q2…那么，该模型的任务就是先估计文档模型P，然后估计查询模型P (ω｜R)，从而计算文档模型和查询模型之间的KL距离：翻译模型的基本思想是：把查询语句Q=q1q2…...
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角点检测在F16、T60和汽车模型上的应用效果详细阅读
我们从普林斯顿模型库中挑选出一个飞机模型F16、一个坦克模型T60、一辆汽车模型用来进行与角点检测相关的实验。...
2023-06-28 理论教育
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图像目标识别的基本框架详细阅读
一个典型的图像目标识别系统如图1-1所示，主要由图像增强与变换、图像分割、图像描述、分类决策四部分构成。其鲜明的特点是输入和输出的都是图像。高层处理一般是基于知识进行推理和证实的，涉及图像或图像区域的理解，以及执行与视觉相关的识别函数［8］。图1-1 图像目标识别系统的基本框架图图像目标识别技术是延伸和扩展人的视觉功能的方式和方法，其实信息技术整体都可以认为是扩展人的信息器官功能的技术。...
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探析图像目标识别的两种思路详细阅读
对于图像目标识别问题的研究，也是遵循着人的认知形式，总体上讲有两种思路，一种是自下而上的加工，另一种是自上而下的加工［13］。自下而上的视觉计算理论中，马尔模型［14］显然最具代表性，它在技术性和数学形式方面堪称精彩。马尔认为，视知觉是通过构建三种不同心理表征或素描进行的。...
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利用基准角点实现目标匹配详细阅读
对多维距离向量这种最具代表性的角点描述方法进行深入分析后，不难发现，数量繁多的角点不仅增加了运算时间，同时也给多帧图像中的目标匹配带来了困难，尤其是有噪声干扰和在目标姿态变化的情况之下。通过重心点G和P1可以得到飞机的一条基准轴线，显然，飞机两翼上的角点都位于这条轴线的两侧。...
2023-06-28 理论教育
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如何计算视觉单词的权重？详细阅读
视觉单词权重用于衡量某个视觉单词（特征项）在目标表示中的重要程度或者区分能力的强弱。权重计算的一般方法是利用训练集样本的统计信息，主要是词频，给视觉单词赋予一定的权重。IDF方法的权重值随着包含某个特征的样本数量ni的变化呈反向变化，在极端情况下，只在一个样本中出现的特征含有最高的IDF值。本章使用的特征权重计算方法TF-IDF，该方法的公式有多种表达形式，TFC方法和ITC方法都是它的变种。...
2023-06-28 理论教育
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边缘点检测算子的应用的介绍详细阅读
Canny的分析是针对一维边缘中的阶跃型边缘，Canny推导出的最优边缘检测器的形状与高斯函数的一阶导数类似，利用二维高斯函数的对称性和可分解性，可以很容易计算高斯函数在任意方向上的方向导数与图像的卷积。因此，在实际运用中可以选取高斯函数的一阶导数作为阶跃边缘的次最优检验算子。以上为Canny二维最优阶跃边缘检测算子的数学推导。...
2023-06-28 理论教育
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研究现状：图像拼接技术详细阅读
而Richard Szeliski也成为了图像拼接领域的奠基人，这套理论已经成为了一个经典理论体系，现在许多人依然在这套理论基础上做进一步研究。因此M.Brown提出的理论大大地推动了图像拼接技术的发展，也将全景图拼接技术研究推向高潮。...
2023-06-28 理论教育
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基于原型匹配的反馈技术方案详细阅读
而基于内容的图像检索需要对一类物体进行匹配，比如检索有汽车、飞机、坦克、人群、楼房的图像，这种情况下就需要对具体的局部特征进行组合优化，从而得到对某类物体的理想化表征——原型。原型匹配理论是这样描述知觉加工的：当一种视觉系统收到一个新刺激，该系统就会将它与原先存储的原型进行比较，但并不要求完全相匹配，事实上大致的匹配就可以了［13］。为了实现从模板匹配到原型匹配的转变，我们引入了相关反馈技术。...
2023-06-28 理论教育
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分类器选择对目标识别系统的影响及特征权重计算方法的实验对比详细阅读
目标识别系统中分类器的作用是：根据特征提取器得到的特征向量来给一个被测对象赋一个类别标记［52］。图6-8 不同样本数量和分类方法的效果实验3：特征权重对分类效果的影响采用不同的特征权重类型对分类的最终效果会有较大的影响，本章节将对布尔、绝对词频和TF-IDF三种特征权重计算方法进行实验对比。...
2023-06-28 理论教育
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深入探究《图像目标的表示与识别》的研究方向和内容详细阅读
由于局部特征性能优越，含有的局部信息可以对图像的内容进行多语义层次的描述，也为利用向量空间模型进行目标表示提供了一条有效途径。本书针对当前局部特征在目标分类中应用的不足之处，充分借鉴了向量空间模型的思想，并结合信息论的相关技术进行特征优化，提出了一种基于局部特征的目标分类方法，在标准图像库上的实验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。...
2023-06-28 理论教育
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高斯差分检测算子简介详细阅读
高斯差分算子是在多尺度空间中寻找稳定有效的特征区域。图4-1 高斯拉普拉斯函数与高斯差分函数图4-2 高斯金字塔和高斯差分金字塔的构造示意图限于篇幅，图4-2只给出了第一层和第二层高斯差分图像的计算。如图4-2中右图的五角星符号所标识，由于需要与相邻尺度的点进行比较，所以在每层高斯差分金字塔的一组图像中只能检测到两个尺度的极值点。...
2023-06-28 理论教育