本文提出了一种基于卷积的方法来检测 2D 中的对称性，使用复值小波卷积乘积简化了之前基于边缘的处理方法，具有参数中心性，适用于先验知识已知的物体，特别是在椭圆检测应用中，该方法在单对称情况下优于 CVPR 2013 对称检测竞赛数据库上表现最佳的算法，代码和新的 2D 对称检测数据库可用。

Sep, 2016

通过颜色纹理分析的局部二值模式描述符的使用，来分析亮度和色度通道的结合颜色 - 纹理信息，提出了一种新的基于颜色纹理分析的人脸反欺诈方法，并在 CASIA 人脸反欺诈和 Replay-Attack 数据库上进行了广泛实验，表明其较现有技术具有更好的检测准确性。

Nov, 2015

提出了一种用于对称性检测的快速算法，通过设计好的变换空间采样、优化的变换评估算法、体积形状表示进行总变差控制并对算法的复杂度和逼近质量进行了正式证明，实验结果证实了该方法的有效性。

Mar, 2014

该论文提出了一种基于 α- 分子构造的多尺度系统中方向敏感的分析函数的对称性特征检测方法，可以稳定地检测到边缘、脊和斑点等物体特征，并且在噪声存在的情况下依然能保持精度和稳健性。作者在论文中还阐明了分析函数的缩放和方向对应的系数如何用于精确刻画局部切线方向、宽度和高度等特征。在对干净和失真合成图像的大量数值实验中验证了该方法的准确性和鲁棒性，并将其与其他先进算法进行了比较。通过在数字视网膜图像中检测和表征血管特征以及在细胞培养基中自动计数细胞菌落的实验进一步证明了该方法的应用价值。

Jan, 2019

该论文提出了一种新的方法，使用二维卷积递归回归方案，通过对高度维度的切片来处理 3D 数据，并设计了一种估计平面对称性的方法，既可以处理完整的数据，也可以处理真实世界的部分扫描数据，以提高三维物体探测器的输出。

Jun, 2021

使用极线匹配卷积技术，通过引入极向特征汇集、自相似编码和不同角度轴的系统内核设计消除了普通卷积神经网络的旋转和对称不变的限制，并通过数据集增强的自监督学习策略，成功地从真实世界的图像中发现对称图案，证明了该方法具有更高的准确性和鲁棒性。

Aug, 2021

本文提出了一种基于内在点对称性检测三角网格中对每个点的对称点的方法，并在功能映射框架下建立形状上的函数对应关系，最终基于精简解决方案寻找最短路径测地线上的点对应关系，该方法在对称点的最短路径测地线上的特性的基础上是不变的，且时间复杂度较低，在 SCAPE 数据集上获得了最佳表现，并在 TOSCA 数据集上与最先进的方法具有可比性。

Jul, 2018

研究平面上的四元波纹在整体颜色图像处理中的适用性，并提出了一种使用平面上最近开发的四元波纹滤波器关联的四元波纹对颜色图像进行分解和重构的方法。我们考虑了压缩、增强、分割和降噪技术，以证明四元波纹是整体颜色图像处理的一种有希望的工具。

Aug, 2023

构建一个能够明确捕捉数据中对称性的生成模型，以便以可解释的方式学习存在的对称性，并结合现有生成模型提高边际测试日志似然和对数据稀疏化的鲁棒性。

Mar, 2024

该文提出了一种基于非线性小波表示的统计方法，其可以用作一层 CNN 的一种实例来提高图像纹理合成的视觉质量。该方法取代了以往经典的小波模型，并在灰度和彩色纹理上达到了与最先进模型相似的视觉效果。

Mar, 2022