Incorporating SIFT with hard C-means algorithm
The scale invariant feature transform (SIFT) has been used widely as a tool in object recognition. However, when there are several keyframes for one object in the training database, the number of keypoint descriptors for that object might be huge. The matching process of a test keypoint has to be do...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wattanapong Suttapak, Sansanee Auephanwiriyakul, Nipon Theera-Umpon |
---|---|
التنسيق: | وقائع المؤتمر |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=77952635713&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/50728 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Chiang Mai University |
مواد مشابهة
-
Incorporating SIFT with hard C-means algorithm
بواسطة: Suttapak W., وآخرون
منشور في: (2014) -
Thai sign language translation using scale invariant feature transform and hidden markov models
بواسطة: Sansanee Auephanwiriyakul, وآخرون
منشور في: (2018) -
Thai sign language translation using Fuzzy C-Means and scale invariant feature transform
بواسطة: Suwannee Phitakwinai, وآخرون
منشور في: (2018) -
Thai sign language translation system using upright speed-up robust feature and c-means clustering
بواسطة: Phonkrit Chanda, وآخرون
منشور في: (2018) -
Dental fluorosis classification using multi-prototypes from fuzzy C-means clustering
بواسطة: Uklid Yeesarapat, وآخرون
منشور في: (2018)