【摘 要】
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本文提出了一种基于SIFT特征点的目标识别技术。该方法首先在不同尺度空间下提取图像特征点,解决了不同尺度下图像特征点的提取问题。然后,对提取出的SIFT特征点构造k-d树。
【机 构】
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浙江理工大学机器视觉和模式识别研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目支持(资助号:50875245,30900322);浙江省自然科学基金项目支持(资助号:Y107558,Y2090398)
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本文提出了一种基于SIFT特征点的目标识别技术。该方法首先在不同尺度空间下提取图像特征点,解决了不同尺度下图像特征点的提取问题。然后,对提取出的SIFT特征点构造k-d树。接着,基于k-d树构造结果,对二帧图像利用BBF算法进行特征点匹配。实验结果表明SIFT特征点对旋转、缩放和亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换和噪声也保持一定程度稳定,本文方法可以得到良好的识别效果,鲁棒性较好。
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