Trasformazione di feature invarianti di scala

Svelare il potere della trasformazione delle caratteristiche invarianti su scala nella visione artificiale

Fouad Sabry

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Un Miliardo Di Ben Informato [Italian] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Beschreibung

Che cos'è la trasformazione di caratteristiche invarianti di scala


SIFT, che sta per trasformazione di caratteristiche invarianti di scala, è un metodo per la visione artificiale sviluppato da David Lowe nel 1999. lo scopo è identificare, descrivere e coincidere con le caratteristiche locali nelle immagini. Riconoscimento di oggetti, mappatura e navigazione robotica, unione di immagini, modellazione tridimensionale, riconoscimento di gesti, tracciamento video, identificazione individuale di animali selvatici e spostamento di partite sono alcune delle applicazioni che possono essere utilizzate.


Come trarrai vantaggio


(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:


Capitolo 1: Trasformazione di funzionalità invarianti di scala


Capitolo 2: Rilevamento dei bordi


Capitolo 3: Scala dello spazio


Capitolo 4: Sfocatura gaussiana


Capitolo 5: Funzionalità (visione computerizzata)


Capitolo 6: Rilevamento degli angoli


Capitolo 7: Adattamento della forma affine


Capitolo 8: Rilevatore di regioni affini dell'Assia


Capitolo 9: Rilevatore di regioni basate sulla curvatura principale


Capitolo 10: Orientato FAST e ruotato BRIEF


(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sulla trasformazione delle caratteristiche invarianti di scala.


(III) Esempi reali di utilizzo di trasformazione delle caratteristiche invarianti di scala in molti campi.


A chi è rivolto questo libro


Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano per andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di trasformazione di caratteristiche invarianti di scala.


 


 

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Schlagwörter

Adattamento della forma affine, Rilevamento degli angoli, Caratteristica (visione artificiale), Trasformazione di funzionalità invarianti di scala, sfocatura gaussiana, Rilevamento dei bordi, Spazio in scala