特征相似性

人眼主要是根据图像中的低级特征(例如阶跃边缘、零交叉边缘等)来理解图像。基于生理和心理学研究发现,人类视觉可察觉到的特征和不同频率下傅里叶级数的相位一

Found在实验中要求被试搜索一个红色的倾斜条,干扰项特征有三个维度表征:颜色、方向和大小。结果发现:在相关条件下的搜索要比不相关条件下的搜索效率高。依据相似性原理,相关条件下,以大小为基础的组群会强化颜色组群和方向组群。在

所谓特征匹配(FBM),就是指将从影像中提取的特征作为共轭实体,而将所提特征属性或描述参数(实际上是特征的特征,也可以认为是影像的特征)作为匹配实体,通过计算匹配实体之间的相似性测度以实现共轭实体配准的影像匹配方法。 [1]

设A,B都是n阶矩阵,若存在可逆矩阵P,使P^(-1)AP=B,则称B是A的相似矩阵, 并称矩阵A与B相似,记为A~B。对进行运算称为对进行相似变换,称可逆矩阵为相似变换矩阵。相似矩阵矩阵性质 编辑 语音

这种特征构造方法是传统上由特征计算相似性的逆过程,其优点是图像块之间的特征差异能够理想地反映图像块之间的相似性并易于分类器设计。本项目主要研究内容包括:图像块之间的相似性度量;根据该相似性度量设计自动的特征提取算法以及图像间

局域)能够体现整体的基本特征.即几何或非线性变换下的不变性: 在不同放大倍数上的性状相似.包括几何结构与形态,过程,信息,功能, 性质,能量,物质(组份),时间,空间等特征上,具有自相似性的广义分形.自相似性的数学表示为:f(λr)=

点特征匹配就是以影像上提取的具有某种局部特殊性质的点(称为特征点)作为共轭实体,以特征点的属性参数即特征描述作为匹配实体,通过计算相似性测度实现共轭实体配准的影像匹配方法。这种特征点可以是角点(corner).交点(junetion)、边缘点(

相似性质(similarity property)是指相似变换的一种特征,即图形经过任何相似变换都不改变的性质。例如,结合性、平行性、保角性等都是相似性质。中文名 相似性质 外文名 similarity property 所属学科 数学 所属问题 高等几何(仿射几何)

相似性度量是计算机视觉、模式识别等领域中核心和基础性的问题。本项目提出了一种新的显著视觉相似性度量模型,该模型采用全局建模方式,将底层特征表达函数、高层语义表征模型和相似性度量建模到统一框架中,在满足整体模型约束的条件下求解

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