『PCA-SIFT』へのコメント

SIFTよりロバスト、36次元ベクトルに変換できる

コンピュータビジョン

aidiary のブックマーク 2009/10/26 09:44

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/8457764/comment/aidiary" data-user-id="aidiary" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/www.cs.cmu.edu/~yke/pcasift/" data-original-href="http://www.cs.cmu.edu/~yke/pcasift/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=http%3A%2F%2Fwww.cs.cmu.edu%2F~yke%2Fpcasift%2F" data-user-icon="/users/aidiary/profile.png">PCA-SIFT</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3">コンピュータビジョン</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> SIFTよりロバスト、36次元ベクトルに変換できる</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/aidiary/20091026#bookmark-8457764"><span class="datetime-body">2009/10/26 09:44</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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PCA-SIFT

www.cs.cmu.edu/~yke2008/04/15

PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors by Yan Ke and Rahul Sukthankar Abstract: Stable local feature detection and representation is a fundamental component of many...

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