CASIA-SURF人脸活体检测数据集百度网盘下载链接,可供学习、训练模型使用,永久有效。请勿用于商业途径或用于其他非法途径。
2023-12-25 17:43:09 76B 活体检测数据集
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在 matlab 中没有用于带有着色 interp 选项的冲浪图的 meshz 等命令。 我的 surfz 函数具有冲浪图的参考平面。
2023-11-11 16:16:55 1KB matlab
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实现两张图像的SURF特征点匹配;
2023-07-19 09:04:31 2MB surf 特征点匹配
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详情介绍:https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128513889 拟采用基于 SIFT 特征检测算法的进行图像拼接。虽然课题背景是左右相机的图像拼接,但在实际测试中涉及的是一组离线的静态图片,所有的算法设计路线均是依据静态图像拼接。对于具有固定结构的左右相机图像的拼接,只需要在首帧计算一次变换矩阵即可,大大缩短图像拼接时间,整个过程与静态图像拼接类似。
2023-05-16 11:56:20 13.78MB 编号:100010118 C语言 surf 课程设计
SURF算法详解,详细介绍了SURF的英文原文。
2023-04-06 13:55:18 606KB SURF 算法详解
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基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法
2023-02-03 17:05:19 611KB 研究论文
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Speeded Up Robust Features(SURF,加速稳健特征),是一种稳健的局部特征点检测和描述算法。最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议(Europen Conference on Computer Vision,ECCV)上,并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上。
2023-01-11 17:27:51 546B 图像匹配
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基于传统图像处理方法实现手指静脉识别Matlab源码99.56%准确率+项目操作说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 本项目实现手指图像的处理和匹配算法,需要处理的数据是本人不同手指的图像,首先经过图像处理,使得指静脉的纹理增强凸显处理,然后将所有的这些图像进行相互间的匹配,检验类内和类间的匹配度,观察其是否能够明显区分开来,并据此计算正确率。 在本项目中,由于是基于算法原型的研究,因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境,在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 图像预处理过程中,需要增强图像,提取手指区域,为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法,以达到增强图像的效果;拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中,拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点,并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配,检测其匹配度。 SIFT——正确率93.625%
压缩包中包含sift和surf的图像配准,先用sift或者surf特征提取,然后进行特征匹配,最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改,surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。
2022-12-16 21:04:28 2.93MB 图像配准 SIFT SURF matlab
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特征检测和特征匹配方法介绍,包括Harris角点,FAST角点,SIFT算法、SURF算法等的介绍以及各个算法之间的比较和总结
2022-12-11 10:00:31 2.82MB Harris SIFT SURF FAST
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