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KD樹(shù)的應(yīng)用（4）SIFT+BBF算法匹配效果_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-03
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KD樹(shù)的應(yīng)用（4）SIFT+BBF算法匹配效果_數(shù)據(jù)分析師


SIFT+BBF算法匹配效果

    之前試了下sift + KD + BBF算法，用兩幅不同的圖片做了下匹配（當(dāng)然，運(yùn)行結(jié)果顯示是不匹配的），效果還不錯(cuò)：http://weibo.com/1580904460/yDmzAEwcV#1348475194313。

    “編譯的過(guò)程中，直接用的VS2010 + opencv（并沒(méi)下gsl）。2012.09.24”。....

    本文完整源碼有pudn帳號(hào)的朋友可以前去這里下載：http://www.pudn.com/downloads340/sourcecode/graph/texture_mapping/detail1486667.html（沒(méi)有pudn賬號(hào)的同學(xué)請(qǐng)加群：169056165，至群共享下載，驗(yàn)證信息：sift）。感謝諸位。


參考文獻(xiàn)及推薦閱讀

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  2. 機(jī)器學(xué)習(xí)中的相似性度量，http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html；
  3. 杰卡德相似系數(shù)及距離，http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html；
  4. 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，李航；
  5. 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 第四版 盛驟等編，高教版；
  6. 《圖像局部不變特性特征與描述》王永明 王貴錦 編著；
  7. 數(shù)據(jù)挖掘：實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，[新西蘭]Ian H.Witten 著，第4章4.7節(jié)；
  8. 模式分類，第4章 非參數(shù)技術(shù)，[美] IRichard O. Duda / Peter E. Hart / David G. Stork 著；
  9. http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/687160；
  10. http://grunt1223.iteye.com/blog/921371；
  11. http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2429382.html；
  12. http://blog.csdn.net/ijuliet/article/details/4471311；
  13. Rob Hess維護(hù)的sift庫(kù)，http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/；
  14. 酷殼，http://coolshell.cn/articles/8052.html；
  15. rubyist，http://segmentfault.com/q/1010000000094674；
  16. 皮爾遜相關(guān)系數(shù)維基百科頁(yè)面，http://t.cn/zjy6Gpg；
  17. 皮爾遜相關(guān)系數(shù)的一個(gè)應(yīng)用：http://www.sobuhu.com/archives/567；
  18. http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327；
  19. 標(biāo)準(zhǔn)差，http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A0%87%E5%87%86%E5%B7%AE；
  20. 協(xié)方差與相關(guān)性，http://t.cn/zjyXFRB ；
  21. 電子科大kd樹(shù)電子課件：http://t.cn/zjbpXna；
  22. 編程藝術(shù)之尋找最小的k個(gè)數(shù)：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6403777；
  23. 機(jī)器學(xué)習(xí)那些事兒，http://vdisk.weibo.com/s/ix_9F；
  24. 大嘴巴漫談數(shù)據(jù)挖掘，http://vdisk.weibo.com/s/bUbzJ；
  25. http://www.codeproject.com/Articles/18113/KD-Tree-Searching-in-N-dimensions-Part-I；
  26. 一個(gè)庫(kù)：http://docs.pointclouds.org/trunk/group__kdtree.html；
  27. 3D上使用kd樹(shù)：http://pointclouds.org/；
  28. 編輯數(shù)學(xué)公式：http://webdemo.visionobjects.com/equation.html?locale=zh_CN；
  29. 基于R樹(shù)的最近鄰查找：http://blog.sina.com.cn/s/blog_72e1c7550101dsc3.html；
  30. 包含一個(gè)demo：http://www.leexiang.com/kd-tree；
  31. 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)降維算法，http://www.cnblogs.com/xbinworld/category/337861.html；
  32. Machine Learning相關(guān)topic，http://www.cnblogs.com/jerrylead/tag/Machine%20Learning/；
  33. 機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)，http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/category/273623.html；
  34. 一堆概念性wikipedia頁(yè)面；
  35. 基于度量空間高維索引結(jié)構(gòu)VP-tree及MVP-tree的圖像檢索，王志強(qiáng)，甘國(guó)輝，程起敏；
  36. Spill-Trees，An investigation of practical approximate nearest neighbor algorithms；
  37. DIST ANCE-BASED INDEXING FOR HIGH-DIMENSIONAL METRIC SP ACES，作者：Tolga Bozkaya & Meral Ozsoyoglu；
  38. “Multidimensional Binary Search Trees Used for Associative Searching”，Jon Louis Bentley。
 39. http://cda.pinggu.org/ CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)


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