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题名基于改进SIFT算法的目标识别
被引量：8
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作者
闫保中
雷雯静
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机构
哈尔滨工程大学自动化学院
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出处
《应用科技》
CAS
2018年第5期76-81,共6页
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文摘
针对目标识别过程中识别精度不高、实时性不好的问题,提出基于尺度不变特征转换(SIFT)算法的改进算法,该算法通过研究传统的SIFT算法特征匹配正确率不高、匹配耗时过长的问题,结合Harris算子角点检测特性提出改进,在高斯差分尺度空间内直接检测角点,使得提取的特征点数目减少,计算量降低,特征点提取的显著性提高;同时使用RANSANC方法进行特征匹配约束,减少误匹配,进一步提升目标识别的正确率。为了验证提出算法的有效性,通过MATLAB对算法在尺度变化和噪声等复杂情况下的匹配效果进行实验验证,结果表明,改进的SIFT算法匹配用时大大降低、误匹配较少,匹配正确率提高,具有较强的鲁棒性,可以准确识别目标,具有良好的目标识别能力。
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关键词
目标识别
尺度不变特征转换
HARRIS
角点
ransanc方法
MATLAB
尺度变化
噪声
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Keywords
target recognition
SIFT
Harris
corner
ransanc method
MATLAB
scale changes
noise
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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