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发表日期

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浏览/检索结果: 共15条，第1-10条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 Location Sensitive Network for Human Instance Segmentation 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2021, 卷号: 30, 页码: 7649-7662 作者:  Zhang, Xiangzhou;  Ma, Bingpeng;  Chang, Hong;  Shan, Shiguang;  Chen, Xilin   |  收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2021/12/01 Image segmentation  Prototypes  Heating systems  Task analysis  Semantics  Feature extraction  Detectors  Human instance segmentation  spatial invariance  coordinates encoding  points representation   Texture Classification in Extreme Scale Variations Using GANet 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2019, 卷号: 28, 期号: 8, 页码: 3910-3922 作者:  Chen, Xilin;  Liu, Li;  Chen, Jie;  Zhao, Guoying;  Fieguth, Paul   |  收藏  |  浏览/下载：61/0  |  提交时间：2019/08/16 Texture descriptors  rotation invariance  local binary pattern (LBP)  feature extraction  texture analysis   Exploring Local and Overall Ordinal Information for Robust Feature Description 期刊论文  OAI收割 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2016, 卷号: 38, 期号: 11, 页码: 2198-2211 作者:  Zhenhua Wang;  Bin Fan;  Gang Wang;  Fuchao Wu   |  收藏  |  浏览/下载：36/0  |  提交时间：2018/01/03 Feature Description  Intensity Order  Illumination Invariance  Image Matching   Surface Defect Detection on Optical Devices Based on Microscopic Dark-Field Scattering Imaging 期刊论文  OAI收割 STROJNISKI VESTNIK-JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING, 2015, 卷号: 61, 期号: 1, 页码: 24-32 作者:  Yin, Yingjie;  Xu, De;  Zhang, Zhengtao;  Bai, Mingran;  Zhang, Feng 收藏  |  浏览/下载：42/0  |  提交时间：2015/09/18 scale invariance feature transform  linear discriminant function  cluster algorithm  image segmentation  image mosaic  dark-field imaging  optical devices   Topographic NMF for Data Representation 期刊论文  OAI收割 ieee transactions on cybernetics, 2014, 卷号: 44, 期号: 10, 页码: 1762-1771 作者:  Xiao, Yanhui;  Zhu, Zhenfeng;  Zhao, Yao;  Wei, Yunchao;  Wei, Shikui 收藏  |  浏览/下载：46/0  |  提交时间：2015/03/18 Data clustering  dimension reduction  feature invariance  machine learning  nonnegative matrix factorization   鲁棒的局部图像特征匹配方法 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者:  王振华 收藏  |  浏览/下载：57/0  |  提交时间：2015/09/02 特征检测  特征描述  特征匹配  光照不变性  仿射不变性  feature detection  feature description  feature matching  illumination invariance  affine invariance   A REMOTE SENSING IMAGERY AUTOMATIC FEATURE REGISTRATION METHOD BASED ON MEAN-SHIFT 会议论文  OAI收割 2012 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposium, New York Yang, Jian; Huang, Qingqing; Wu, Bin; Chen, Jiansheng 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2014/12/07 Automatic Registration  Invariance Feature  Feature Match  SIFT  Mean-Shift   图像特征匹配研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者:  樊彬 收藏  |  浏览/下载：43/0  |  提交时间：2015/09/02 特征描述  特征匹配  重复性纹理  直线匹配  点线不变量  旋转不变性  光照不变性  feature description  feature matching  repetitive patterns  line matching  line-point invariant  rotation invariance  illumination invariance   时序数据的慢特征分析及其若干应用 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者:  马奎俊 收藏  |  浏览/下载：367/0  |  提交时间：2015/09/02 慢特征分析  不变量学习  强对流追踪  盲源信号分离  随机傅立叶特征  slow feature analysis  invariance learning  strong convection tracking  blind source separation  random Fourier feature   Rotation and scaling invariant feature lines for image matching (EI CONFERENCE) 会议论文  OAI收割 2011 International Conference on Mechatronic Science, Electric Engineering and Computer, MEC 2011, August 19, 2011 - August 22, 2011, Jilin, China 作者:  Wang Y.;  Wang Y.;  Wang Y.;  Wang Y.;  Wang Y. 收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2013/03/25 Image matching has been one of the most fundamental issues computer vision over the decades. In this paper we propose a novel method based on making use of feature lines in order to achieve more robust image matching. The feature lines have the properties of rotation and scaling invariance  coined RIFLT(Rotation invariant feature line transform). Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method. Compare with the famous powerful algorithm Scale Invariant Feature Transform(SIFT)  the proposed method is more insensitive to noise. And for certain sequence of images  which contain clear lines  the proposed method is more efficiency. Using the feature lines obtained by our method  it is possible to matching two scene images with different rotation angles  scale and light distort. 2011 IEEE.