深度学习应用到局部特征点匹配佳作，可以说是一个开天辟地的论文。具体自己看！ 这个最少是两个积分，没办法！！

matlab偏差代码接触辅助不变EKF 该存储库包含接触式不变扩展卡尔曼滤波器的Matlab / Simulink实现示例。 该过滤器是为在Cassie系列两足动物机器人上使用而设计的，但是可以很容易地将其修改为其他系统。 所包括的测量数据集是通过模拟Cassie行走生成的。 该过滤器的开发和解释如下：。 目前正在开发用于过滤器的C ++库和ROS包装器。 运行示例 打开Matlab到“ matlab_example”文件夹。 运行scipt“ run_RIEKF_test.m”。 这将打开并运行simulink模型，并将测量数据存储在“ / data”文件夹中。 模拟完成后，将出现一些绘图，用于分析状态估计器的结果。 可以在“ example_code / RIEKF_InitFcn.m”脚本中更改过滤器参数。 运行simulink模型时，该脚本会自动执行。 可调参数 以下参数将影响进入滤波器的实际噪声测量： gyro_true_bias_init初始陀螺仪偏置 accel_true_bias_init初始加速度计偏差 gyro_true_noise_std添加到陀螺仪测量中的噪声的

Lowe的论文《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints》翻译

Tinne Tuytelaars1 and Krystian Mikolajczyk2编写的关于不动本体特征检测的综述，很值得看，。 搞图像学必看的文章

部分数据图库，在不同光照下的对比图都有，对于图像处理中检测光线对于图像检测的作用挺适用

本文的作者是位于加拿大温哥华英属歌伦比亚大学计算机科学系的MATTHEW BROWN 和 DAVID G. LOWE原著，文章发表后风靡全球，成为该领域的重要里程碑。

大年龄段是自动面部识别的严重障碍。 尽管已经报告了许多令人鼓舞的结果，但是由于老化过程导致的类内差异很大，它仍然是一个具有挑战性的问题。 在本文中，我们主要侧重于寻找一种具有表现力的年龄不变特征，从而使其对人际差异具有鲁棒性，对不同主体具有歧视性。 为了实现这一目标，我们将原始特征映射到一个新的空间，在该空间中，该特征对于因面部图像老化而引起的噪音和较大的人际变化是很健壮的。 然后，我们进一步将映射的特征编码为年龄不变的表示形式。 经过映射和编码后，我们获得了稳健而有区别的功能，可以实现年龄不变的人脸识别的特定目的。 为了展示我们方法的有效性和通用性，我们在两个知名的公共领域数据库进行了实验，以进行年龄不变的人脸识别：跨年龄名人数据集（CACD，最大的公开可交叉使用年龄face.dataset）和MORPH数据集。 实验表明，我们的方法在这两个具有挑战性的数据集上均达到了最新的结果。

本文将一种基于平移不变小波分解的新方法引入到像素级多传感器图像融合中。 提出的融合体系结构与“ shift-decompose-fuse-shift”技术有关，并且包含许多步骤。 首先，要在水平和垂直方向上移动源图像。 移位后的图像将被转换为小波域，并通过重复“移位-翻译”来获得源图像的分解。 其次，将融合图像的不同子带系数与所提出的融合规则相结合。 最后，融合图像将通过反向平移和移位获得。 实验结果表明，该方法融合了源图像中的有用信息，性能优于离散小波变换（DWT）和平稳小波变换（SWT）。

发现网上对lbp降维的源码大多都是基于半径为1，采样点为8的尺度，本源码实现了不同尺度的降维工作，并提取了描述符，希望能给大家的科研工作带来便利。

Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints译文