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本文简要介绍了图像配准拼接发展的历程、及其现状和在社会中的应用。并且简单的说明了当前常用的图像拼接算法和所面对的问题等，图像拼接的方法可以分为两类，在文中简述了这两类方法的优缺点，但是目前图像匹配最常
本代码是一个博士的源代码程序，程序主要是针对shif提取点特征以及匹配进行的，基于matlab平台，提取与匹配速度较快。
计算机视觉局部图像描述子python实现harris角点检测，特征匹配，sift特征检测和匹配，可以直接运行，内附VLFeat工具包sift
虹膜定位_形变及特征提取研究，是一篇毕业论文，写的很详细
这是一篇说话人识别特征提取中改进算法的研究的paper，特征提取对提高识别率有比较重要的作用。
MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广
该代码实现了视频的，间隔帧的，基于SURF特征的提取和匹配，自己写的，非常好用，需要配个OPENCV库
基于空间分层的医学图像特征提取算法.pdf
实现了用surf+bf和sift+flann对两幅图像进行特征提取与匹配，根据欧式距离去除误匹配得到匹配成功的关键匹配点。仅供参考！
opencv是一个新兴计算机视觉工具，可对图像特征进行提取，对图像分类，很方便。
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