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目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征性能以及相互之间的关联。另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积

点云三维重建，用matlab写成的，效果很好，而且速度也比较快文件列表：point3d点云的三维重建Block.matpoint3d点云的三维重建Bunny.bmppoint3d点云的三维重建Cactus.matpoint3d点云的三维重建Chair.matpoint3d点云的三维重建Dino.matpoint3d点云的三维重建Elephant.matpoint3d点云的三维重建gargo50k.matpoint3d点云的三维重建hippo.matpoint3d点云的三维重建Horse.matpoint3d点云的三维重建MyCrus

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