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应用于测试资源匹配的婚姻稳定算法改进.doc

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MAX相机与图片角度匹配脚本插件，可以把图片角度匹配成3dmax摄像机

对经典的OpenSURFmatlab代码加入了较为详细的中文注释，以及一些算法讲解内容，对代码中的个别bug做出了改进，以使代码达到更好的普适性。 源代码来自OpenSURFmatlab版本，作者为D.Kroon， University of Twente (July 2010)，原网址为https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/28300-opensurf-including-image-warp?s_tid=mwa_osa_a。

描述： 这个函数 OPENSURF，是 SURF（加速鲁棒特征）的一个实现。 SURF 将检测图像中的地标点，并通过对（一点点）旋转、缩放和噪声具有鲁棒性的向量来描述这些点。 它可以以与获得专利的 SIFT（尺度不变特征变换）相同的方式使用。 因此根据对应点对齐（配准）两个或多个图像（参见 example3.m），或进行 3D 重建。 执行： Surf 的这个 Matlab 实现是 Chris Evans 的 OpenSurf C# 代码的 Matlab 优化翻译，并给出了完全相同的答案。 Chris Evans 编写了最好的、结构良好的全包 SURF 实现之一。 在他的网站上，您可以找到 OpenSURF 的评估以及 C# 和 C++ 代码。 http://www.chrisevansdev.com/opensurf/ Chris Evans 允许我在（Mathworks）BSD 许

提出了一种方向自适应十字搜索算法，通过自适应地使用小十字模板、大十字模板和四种方向的T形模板，有效地减少了搜索点数，提高了搜索速度。实验结果表明，该算法在保持与菱形搜索（DS）、正方形—菱形搜索（SDS）、十字—菱形搜索（CDS）和小十字—菱形搜索（SCDS）四种算法相同搜索精度的同时，速度上比DS、SDS、CDS和SCDS算法分别提高了74.65%、39.78%、42.44%和7.84%。

VC++ 指纹识别系统的源代码，一个学士学位的毕业设计。 内容简介： 由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。 本论文对指纹图像基于小波变换的各种处理进行了分析、总结。图像处理包括基于小波变换的指纹图像滤波处理和基于小波的指纹图像增强处理。同时介绍指纹图像的预处理：目的是去除指纹图像中的噪音，将其转化为一幅清晰的点线图，便于提取正确的指纹特征。它分四步进行，即灰度滤波、二值化、二值去噪、细化。 本文针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,设计了一种新的指纹匹配方法,即利用纹线匹配技术来寻找基准点对的指纹匹配算法.实验证明,该算法匹配速度很快,误识率低,准确性高,并具有图象旋转平移不变性.对面积适中的指纹图象,匹配结果可以满足在线应用的需要.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术.

影像的密集匹配算法，包括原理、方法、步骤、优缺点

提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配，对彩色图像中的人脸进行检测的方法。该方法首先在YCbCr色彩空间下，利用肤色信息将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开，计算得到表示肤色相似度的色度图，然后分割由此色度图所生成的灰度图像，从而得到人脸检测的候选区域，同时计算该区域的欧拉数来进一步缩小人脸搜索的范围，结合人脸模板进行匹配，最终确定并标记出彩色图像中人脸的位置。实验结果表明：该方法能够在具有复杂背景的彩色图像中快速并且准确的检测出人脸，误检率较低。