sift「sift的中文翻译」

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SIFT变换的发展历程

Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。

提出尺度不变特征变换（SIFT）算法，该算法在图像处理领域享有很高声誉。研制了基于GIS三维可视化技术的河流城市防洪系统，该系统成功应用于南京市雨污水管网规划等项目。

通过革命推翻了封建君主专制，确立了英国资产阶级的统治地位，是人类历史上资本主义制度对封建制度的一次重大胜利，为英国资本主义的迅速发展扫清了道路，揭开了资产阶级革命运动的序幕，推动了世界历史的发展进程。

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多视图立体匹配（Multi-view Stereo， MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。

SIFT分值，表示某基因变异对蛋白序列的影响。分值越小越可能“有害”，表明该 SNP 导致蛋白结构或功能改变的可能性大。

振动筛在筑路、建筑、冶金、化工、谷物加工中得到广泛应用，它也是固体废物筛选的常用设备。振动筛的振动方向与筛面垂直或近似垂直，振动次数600～3600r/min，振幅0.5～5ram。

SIFT算法主要分为四个步骤：尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection）：通过使用高斯差分函数来搜索所有尺度上的图像位置，识别出其中对于尺度和方向不变的潜在兴趣点。

Rob Hess的OpenSIFT采用了KDTREE来对匹配进行优化。

SIFT特征点向量的生成由以下四步骤组成：在尺度空间中检测极值点；去除低对比度的极值点和不稳定的边缘极值点，得到特征点；计算特征点的方向参数；生成SIFT特征点向量，向量维数一般为128维。

1、从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。

2、SIFT是一种基于特征的配准方法。SIFT特征匹配算法是 DavidG.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。

3、Sift算法是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子，并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，具有很强的匹配能力。

4、SIFT算法主要分为四个步骤：尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection）：通过使用高斯差分函数来搜索所有尺度上的图像位置，识别出其中对于尺度和方向不变的潜在兴趣点。

5、第三人称单数：sifts现在分词：sifting过去式：sifted过去分词：sifted网络释义尺度不变特征变换。尺度不变特征转换。短语搭配：sift through筛选；区分；清理sift out过筛；筛选；淘汰sift flour筛面粉。

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