说明：应用背景SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及...

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说明：sift算法具有旋转不变性 提取的特征点效果非常的好 用于图像配准中

图像配准pudn sift-pca 图像配准 sift SIFT-matlab-pan

说明：通过sift算法提取特征点，匹配数字图像复制粘贴篡改区域，并用线段把原区域和篡改区域连接起来，达到盲检测的效果。用于数字图像区域复制粘贴盲检测研究。

说明：首先进行角点检测，利用sift进行特征提取，找到关键点进行匹配，最后利用SVD算法，利用RANSAC进行提纯，以实现图像的拼接。

说明：资源描述       本代码提供了一种基于SURF特征点的人脸识别方法，可以实现人脸的高准确率匹配的同时，还可以高准确率识别具有任意旋转角度的人脸图像。SURF（加速的具有鲁棒性特征）算法是基于SIFT（尺度不变特征变换）算法发展而来，对图像的尺度和旋转具有不变性，且对光照变化的图像匹配具有很好...

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说明：基于复制粘贴的图像篡改检测算法，该算法首先提取出sift特征，用的是网上提供的提取sift的混合编程方法，然后将sift特征进行匹配并聚类，再用RANSAC算法剔除误匹配对，最后用线段将原始块和复制粘贴块中的匹配点连接起来。此算法能抵抗各种后处理操作，如旋转、尺度缩放、添加噪声等以及它们的几种组合。

说明：尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。

算法 sift 版本 其他

说明：系统概况及实施细则特征提取。您可以使用以下两种方法之一：地区按你的一滴从探测器1的分配产生。另外，这里是一个Matlab代码的例子多尺度BLOB探测器，类似于你有什么样的分配1来实现。当设置探测器的参数，确保你每幅图像得到至少几百地区。特征描述。使用此代码为计算圆形区域，如从分配1的说明，其中斑点检...

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说明：