【摘 要】
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基于视觉的移动机器人目标识别是移动机器人研究领域的一个研究热点,应用前景十分广阔,具有重要的理论意义和应用价值。它的核心问题是提高目标识别算法的精度、速度和鲁棒性
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基于视觉的移动机器人目标识别是移动机器人研究领域的一个研究热点,应用前景十分广阔,具有重要的理论意义和应用价值。它的核心问题是提高目标识别算法的精度、速度和鲁棒性。本文在分析国内外现有目标识别算法的基础上,对基于视觉的移动机器人系统的目标识别问题进行了深入研究,主要涉及目标的特征提取、特征匹配等算法。完成的主要工作如下:(1)提出了一种基于PCA-SIFT和RANSAC的图像匹配改进算法。首先提取图像的SIFT特征,其次采用主成分分析法来降低SIFT特征描述子的维数,使其由128维降到20维,然后使用欧氏距离进行特征匹配,最后改进了传统的RANSAC算法对特征点匹配进行错误校正。实验结果表明,该算法提升了图像匹配的效率。(2)提出了一种基于马氏距离和PCA-SIFT的图像匹配算法。首先提取图像的SIFT特征,然后采用主成分分析法来降低SIFT特征描述子的维数,最后应用马氏距离匹配算法进行特征匹配。虽然马氏距离的计算较欧氏距离复杂,但马氏距离不受量纲和特征向量之间相关性的影响,具有良好仿射不变性,使特征向量更具有代表性。实验结果表明,该算法提高了图像匹配的准确率。
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