Алгоритм surf возможности и применение в компьютерном зрении вар. 3093066

Список источников

1. Букаткин В.В., Алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения, Москва, Наука, 2018, 320 с.
2. Иванов С.П., Основы обработки изображений: учебник для вузов, Санкт-Петербург, Питер, 2020, 400 с.
3. Петрова А.Н., Современные методы поиска признаков в компьютерном зрении, Журнал вычислительной математики и информатики, 2019, №3, с. 45-56.
4. Козлов Ю.В., Применение алгоритма SURF в задачах автоматического распознавания объектов, Сборник научных трудов по искусственному интеллекту, 2021, с. 125-135.
5. Смирнова Е.И., Методы выделения локальных признаков в цифровых изображениях, Москва, Физматлит, 2017, 280 с.
6. Матвеева О.А., Алгоритмы, основанные на масштабно-инвариантных признаках, в компьютерном зрении, Журнал «Прикладная информатика», 2020, №6, с. 75-84.
7. Тарасов И.В., Обработка изображений и видео с использованием Python, Москва, ДМК Пресс, 2019, 350 с.
8. Лебедев М.С., Алгоритмы компьютерного зрения: теория и практика, Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2018, 410 с.
9. Зайцев Д.Н., Особенности реализации SURF в среде OpenCV, Вестник информационных технологий, 2020, №12, с. 60-67.
10. Федотов С.А., Методы анализа изображений на основе признаков, Москва, Логос, 2016, 290 с.
11. Климова Н.В., Машинное обучение и извлечение признаков, Санкт-Петербург, Питер, 2021, 320 с.
12. Макаров А.В., Алгоритмы обнаружения и сопоставления признаков в изображениях, Журнал «Кибернетика», 2020, №4, с. 33-44.
13. Русаков В.И., Компьютерное зрение на Python: практическое руководство, Москва, Бином, 2019, 270 с.
14. Глушков Е.С., Особенности работы с библиотекой OpenCV в задачах распознавания образов, Сборник научных трудов, 2021, с. 89-98.
15. Афанасьев П.Н., Локальные дескрипторы изображений: SIFT, SURF и их применение, Журнал «Вычислительные технологии», 2019, №7, с. 112-120.
16. Рожков Д.Д., Анализ и сравнение алгоритмов выделения признаков в компьютерном зрении, Москва, Изд-во МГТУ, 2018, 245 с.
17. Фролов И.И., Применение библиотек Python для решения задач компьютерного зрения, Журнал «Современные технологии», 2020, №2, с. 50-58.
18. Соловьев Р.А., Машинное обучение в обработке изображений, Санкт-Петербург, Научный мир, 2017, 300 с.
19. Васильев А.К., Теория и практика локальных признаков в обработке изображений, Москва, РХД, 2016, 330 с.
20. Дмитриева Е.Б., Компьютерное зрение и машинное обучение: учебное пособие, Санкт-Петербург, Питер, 2019, 360 с.