视觉slam综述论文

近年来,从社交媒体平台、医学图像和机器人等各个领域产生和分享了大量的视觉内容。大量的内容创造和分享带来了新的挑战。特别是,对相似内容的数据库进行搜索,即基于内容的图像检索(CBIR),是一个长期存在的

这是一本介绍视觉SLAM的书。 SLAM 是simultaneous localization and mapping的缩写。中文译作“同时定位与地图构建”

视觉SLAM十四讲高翔

高翔视觉slam代码整理版，包含个人注释与代码解读以及书中使用到的数据

1、融合不同朝向的视觉信息:视野可无交叉；2、分析视觉SLAM中一类非线性优化问题；3、给出多目视觉SLAM中测量误差Jacobians求解方法；4、基于上述方法在SLAM的数值优化中引入多个相机获取

视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，作者是高翔、张涛等，电子工业出版社2017年3月出版

讲述视觉SLAM14讲

根据视觉SLAM14讲内容整理的入门学习路线。建议先理解代码，达到能读能改会用的水平。学习SLAM需要投入大量时间，但不同人的进度会有差异。值得深入钻研，尤其是一个特定库。

几篇综述,想做人脸识别的,没基础的,可以看下

单目视觉SLAM算法研究，曹恒，刘建国，随着机器人技术和计算机技术的快速发展，移动机器人方面的研究得到了越来越多的关注，而同步定位与地图构建（Simultaneous Localization a