• Computer Vision_33_SIFT:SIFTflow Dense Correspondence across Scenes and its Applications——2011


    此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了。

    33. SIFT
    关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了。SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列。后面列出了几篇跟SIFT有关的问题。
    [1999 ICCV] Object recognition from local scale-invariant features
    [2000 IJCV] Evaluation of Interest Point Detectors
    [2006 CVIU] Speeded-Up Robust Features (SURF)
    [2004 CVPR] PCA-SIFT A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors
    [2004 IJCV] Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints
    [2010 IJCV] Improving Bag-of-Features for Large Scale Image Search
    [2011 PAMI] SIFTflow Dense Correspondence across Scenes and its Applications

    翻译

    SIFT跨场景流密对应及其应用——http://tongtianta.site/paper/29572

    作者:

    摘要 -

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Alliswell-WP/p/TranslationOfPapers_ComputerVision-33_7.html
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