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0引言在相关的研究中,人们发现SIFT描述子在各种图像转换条件下,鲁棒性非常好。但SIFT描述子所占用的空间非常大,运行速度也慢,这是非常大的缺点。1学习图像特征描述子在灰度图像补丁x当中,采用D维的向量来对其进行描述。也就是说,图像补丁特征数据映射到D维的向量空间Y。
基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究
【摘 要】
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0引言在相关的研究中,人们发现SIFT描述子在各种图像转换条件下,鲁棒性非常好。但SIFT描述子所占用的空间非常大,运行速度也慢,这是非常大的缺点。1学习图像特征描述子在灰度图像补丁x当中,采用D维的向量来对其进行描述。也就是说,图像补丁特征数据映射到D维的向量空间Y。
【机 构】
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泰州学院经济与管理学院 江苏225300
【出 处】
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网络安全技术与应用
【发表日期】
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2016年04期
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