해리스 코너 감지기

이미지 특징 감지의 마법 공개

Fouad Sabry

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10 억 지식이 걸립니다 [Korean] img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Beschreibung

해리스 코너 감지기란?


해리스 코너 검출기는 코너를 추출하고 이미지의 특징을 추론하기 위해 컴퓨터 비전 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 코너 검출 연산자입니다. 이는 모라비아 사람 의 코너 감지기가 개선되면서 1988년 크리스 해리스 와 마이크 스티븐스 에 의해 처음 소개되었습니다. 이전 제품과 비교하여 해리스 의 코너 감지기는 45도 각도마다 이동 패치를 사용하는 대신 방향을 직접 참조하여 코너 점수의 차이를 고려하며 모서리와 모서리를 구별하는 데 더 정확한 것으로 입증되었습니다. 그 이후로 후속 애플리케이션을 위해 이미지를 전처리하기 위해 많은 알고리즘에서 개선되고 채택되었습니다.


당신이 얻을 수 있는 혜택


(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:


1장: 해리스 코너 감지기


2장: 코너 감지


3장: 구조 텐서


4장: 해리스 아핀 영역 검출기


5장: 루카스-카나데 방법


6장: 헤세 행렬


7장: 기하학적 특징 학습


8장: 텐서 밀도


9장: 메로타 예측-수정 방법


10장: 이산 라플라스 연산자


(II) 해리스 코너 감지기에 관한 대중의 주요 질문에 답변합니다.


(III) 다양한 분야에서 해리스 코너 검출기를 사용하는 실제 사례.


이 책은 누구를 위한 책인가


전문가, 학부생 및 대학원생, 매니아, 취미생활자, 그리고 모든 종류의 해리스 코너 감지기에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

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Schlagwörter

해리스 코너 감지기, 헤세 행렬, 기하학적 특징 학습, 구조 텐서, 해리스 아핀 영역 검출기, 루카스-카나데 방법, 코너 감지