A novel and blur-invariant local feature image matching

Qiang Tong, Terumasa Aoki

研究成果: Conference contribution

抄録

The lack of robustness to blur (especially motion blur) is one of the biggest problem in the existing local feature schemes. In this paper, we present a novel Local feature scheme to solve this problem. Our proposed method is good at image matching between (motion and Gaussian) blurred images and non-blurred images. Experimental results show that the proposed method outperforms state of the art methods for blurred image matching.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2017 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-TW 2017
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ59-60
ページ数2
ISBN(電子版)9781509040179
DOI
出版ステータスPublished - 2017 7月 25
イベント4th IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-TW 2017 - Taipei, United States
継続期間: 2017 6月 122017 6月 14

出版物シリーズ

名前2017 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-TW 2017

Other

Other4th IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-TW 2017
国/地域United States
CityTaipei
Period17/6/1217/6/14

ASJC Scopus subject areas

  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • 信号処理
  • 生体医工学
  • 器械工学
  • 電子工学および電気工学

フィンガープリント

「A novel and blur-invariant local feature image matching」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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