Fast Normalized Cross-Correlation

时间 2019-12-11

标签 fast normalized cross correlation 繁體版

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Abstract 虽然互相关能够在变换域中有效实现，但特征匹配应用中首选的互相关归一化形式并无一个简单的频域表达式。为此，在空间域中计算了归一化互相关。经过对搜索窗口中图像和image2的预计算积分，证实了非归一化交叉相关能够有效地归一化。算法 1 Introduction 两个信号之间的相关性(互相关)是特征检测的标准方法[6,7]，也是更复杂的技术(如[3])的组成部分。相关的教科书描述了卷积

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2. Normalize 和 normalized
3. Fast NCC
4. Mutual information and Normalized Mutual information
5. 人脸检测之NPD（Normalized Pixel Difference）
6. 【Fast RCNN】《Fast-RCNN》
7. Unity 把向量归一化的normalized和Normalized的联系和区别【权威】
8. Git – Fast Forward 和 no fast foward
9. Ncut算法（Normalized cuts and image segmentation）
10. paper9：Synthesizing Normalized Faces from Facial Identity Features CVPR2017
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