Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Rozpoznawanie twarzy na podstawie cech lokalnych obrazów z zakresu światła widzialnego i podczerwieni

100%

Pacan J. , Jakubowski J.

2013

tom R. 89, nr 9

144-147

Artykuł prezentuje problematykę rozpoznawania twarzy na podstawie cech lokalnych obrazu. Przedstawione zostały wyniki badań, których celem było porównanie efektywności działania prezentowanej procedury rozpoznawania tożsamości przy wykorzystaniu obrazów twarzy z zakresu światła widzialnego i podczerwieni oraz ocena możliwości zastosowania integracji danych z obu zakresów spektralnych w procesie identyfikacji.

The paper deals with the subject of face recognition using local image features. It contains the results of the research which was conducted with the objective of comparing the performance of the presented identity recognition method using face images in visible and infrared spectra and assessing the possibility of applying the integration of data from both spectral ranges during the identification process.

Przetwarzanie obrazu pola obserwacji metodą dopasowania deskryptorów punktów kluczowych

100%

Jakubowski J. , Pacan J.

TTS Technika Transportu Szynowego

2012

tom R. 19, nr 9

2117--2125, CD

W artykule przedstawiono wyniki wstępnych badań nad możliwością wykorzystania transformacji obrazu SIFT w zagadnieniach interpretacji treści obrazu cyfrowego. Efektem transformacji jest zbiór punktów kluczowych, których opis wyrażony 128-elementowym wektorem cech stanowi dane wejściowe dla procedury klasyfikacji minimalno-odległościowej. Prezentowany materiał omawia własności samej metody oraz ilustruje w sposób ilościowy jej zdolność do detekcji wyróżnionej klasy obiektów, których wzorce znajdują się w bazie danych.

The paper presents the results of an initial research on the possibilities to use SIFT transform as a method to analyze the scene in digital images. The output of the transform is a set of key points described with a 128-element vector of features that can be used as an input to a minimum distance classifier. Presented material shows basic properties of the method as well as its quantitative assessment to detect distinguished objects of known patterns included in the data base.