Linear dimensionality reduction applied to SIFT and SURF feature descriptors

Linear dimensionality reduction applied to SIFT and SURF feature descriptors

Ricardo Eugenio González Valenzuela

DISSERTAÇÃO

Inglês

T/UNICAMP G589L

[Redução linear de dimensionalidade aplicada aos descritores de características SIFT e SURF]

Campinas, SP : [s.n.], 2014.

65 p. : il.

Orientadores: Hélio Pedrini, William Robson Schwartz

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: Descritores locais robustos normalmente compõem-se de vetores de características de alta dimensionalidade para descrever atributos discriminativos em imagens. A alta dimensionalidade de um vetor de características implica custos consideráveis em termos de tempo computacional e requisitos de...

Abstract: Robust local descriptors usually consist of high dimensional feature vectors to describe distinctive characteristics of images. The high dimensionality of a feature vector incurs into considerable costs in terms of computational time and storage requirements, which affects the performance...

Linear dimensionality reduction applied to SIFT and SURF feature descriptors

Ricardo Eugenio González Valenzuela


										

Linear dimensionality reduction applied to SIFT and SURF feature descriptors

Ricardo Eugenio González Valenzuela

    Exemplares