Transformation de caractéristiques invariantes d'échelle

Qu'est-ce que la transformation de caractéristiques invariantes d'échelle

SIFT, qui signifie transformation de caractéristiques invariantes d'échelle, est une méthode de vision par ordinateur développée par David Lowe en 1999. Son le but est d'identifier, de décrire et de faire coïncider les caractéristiques locales des images. La reconnaissance d'objets, la cartographie et la navigation robotiques, l'assemblage d'images, la modélisation tridimensionnelle, la reconnaissance de gestes, le suivi vidéo, l'identification individuelle de la faune et le déplacement de correspondances sont quelques-unes des applications qui peuvent être utilisées.

Comment vous en bénéficierez

(I) Insights et validations sur les sujets suivants :

Chapitre 1 : Transformation de fonctionnalités invariantes à l'échelle

Chapitre 2 : Détection des contours

Chapitre 3 : Échelle de l'espace

Chapitre 4 : Flou gaussien

Chapitre 5 : Fonctionnalité (vision par ordinateur)

Chapitre 6 : Détection de coin

Chapitre 7 : Adaptation de forme affine

Chapitre 8 : Détecteur de région affine de Hesse

Chapitre 9 : Détecteur de région basé sur la courbure principale

Chapitre 10 : BREF orienté RAPIDEMENT et rotation

(II) Répondre aux principales questions du public sur la transformation de caractéristiques invariantes d'échelle.

(III) Exemples concrets d'utilisation de transformation de caractéristiques invariantes d'échelle dans de nombreux domaines.

À qui s'adresse ce livre

Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, amateurs et ceux qui souhaitent pour aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type de transformation de caractéristiques invariantes d'échelle.

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