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基于领域自适应和数据偏差探索的睫差识别单次学习
本文研究了使用深度学习算法处理生物识别任务时数据匮乏的情况，利用 CNN 网络在对少量样本进行培训的情况下，通过领域自适应和标准的计算机视觉算法的组合来实现生物识别任务，并探讨了 SIFT 算法在某些情况下的表现优于 CNN。
PDFa year ago
随机迭代球谐去卷积信息透视图滤波评估流线合理性
本研究提出了一种利用 SIFT 方法进行脑神经纤维重建的流线过滤方法，通过多组稳定的过滤结果用于流线的真实性判断，并通过训练分类器实现对流线的准确分辨，从而提高了脑神经连接研究的可靠性和可重复性。
PDF2 years ago
基于 SIFT 和 SURF 的特征提取用于异常检测
本文介绍了一种使用 SIFT 和 SURF 算法提取图像特征来进行异常检测的方法，用这些特征向量在实际数据集上进行了半监督和单类分类器的训练，证明了 SIFT 和 SURF 算法能够作为特征提取器，训练准确率在 89％左右，且单类分类器的性
PDF2 years ago
基本矩阵估计中特征匹配算法评估
评估最近算法在图像匹配及极线几何评估中的表现，并利用它们设计出更实用的注册系统，扩大计算机视觉任务的应用，通过四个大型数据集的实验，提出了三种高质量的匹配系统和粗 - 细 RANSAC 评估器，具有潜在的应用前景。
PDF5 years ago
NIPS努力了解你邻居的边界：本地描述符学习损失
提出了一种受到 SIFT 匹配标准启发的用于学习局部特征描述符的新型损失函数，试验结果表明，该损失函数优于复杂的正则化方法，且适用于浅层和深层卷积网络结构，将新型损失函数应用于 L2Net CNN 结构得到的紧凑描述符，维度与 SIFT 相
PDF7 years ago
SIFT 遇见 CNN：实例检索十年回顾
本文概述了过去十年内的实例检索方法，包括基于 SIFT 和 CNN 的方法，并探讨了其在不同数据集上的表现和应用前景。
PDF8 years ago
通过反演深度图像表示来理解它们
本研究旨在探讨如何反推一张图像的视觉信息，发现在 CNNs 的不同层中，层与层之间保留有关图像几何与光度不变性的信息。
PDF10 years ago
ECCV多层神经网络在物体识别中的性能分析
本文探讨了卷积神经网络在计算机视觉问题中的特征学习，主要关注 CNNs 和工程化表示（如 SIFT 和 HOG）之间的差异。
PDF10 years ago
CVPR装箱和补齐：用于准确图像检索的耦合多索引方法
该论文提出了一种耦合多索引 (c-MI) 框架，借助局部颜色特征融合 SIFT 特征，增强了图像检索的准确性和召回率。实验证明 c-MI 基于 Bag-of-Words 的图像检索方法，可显著提高检索精度，且比基线方法运行更快且兼容先前技术
PDF10 years ago