Skalierungsinvariante Feature-Transformation - Enthüllung der Leistungsfähigkeit der skaleninvarianten Merkmalstransformation in der Computer Vision

Fouad Sabry

Publisher: Eine Milliarde Sachkundig [German]

Summary

Was ist Scale Invariant Feature Transform
 
SIFT, was für Scale-invariant Feature Transform steht, ist eine Methode für Computer Vision, die 1999 von David Lowe entwickelt wurde Der Zweck besteht darin, lokale Merkmale in Bildern zu identifizieren, zu beschreiben und mit ihnen in Einklang zu bringen. Zu den Anwendungen, die genutzt werden können, gehören Objekterkennung, Roboterkartierung und -navigation, Bildzusammenfügung, dreidimensionale Modellierung, Gestenerkennung, Videoverfolgung, individuelle Identifizierung von Wildtieren und Match-Movement.
 
Wie Sie davon profitieren
 
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
 
Kapitel 1: Skalierungsinvariante Feature-Transformation
 
Kapitel 2: Kantenerkennung
 
Kapitel 3: Skalierungsraum
 
Kapitel 4: Gaußsche Unschärfe
 
Kapitel 5: Funktion (Computer Vision)
 
Kapitel 6: Eckenerkennung
 
Kapitel 7: Affine Formanpassung
 
Kapitel 8: Hessischer affiner Regionendetektor
 
Kapitel 9: Hauptkrümmungsbasierter Regionendetektor
 
Kapitel 10: SCHNELL orientiert und KURZ gedreht
 
(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur skaleninvarianten Merkmalstransformation.
 
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung von skaleninvarianter Merkmalstransformation in vielen Bereichen.
 
Für wen dieses Buch gedacht ist
 
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die es wollen um über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von skaleninvarianter Merkmalstransformation hinauszugehen.

Available since: 04/30/2024.

Print length: 114 pages.

Science & Technology

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