【摘 要】
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提取图像特征及利用特征进行识别在计算机图形学、计算机视觉、模式识别、测绘领域、人工智能等方面具有重要意义。解决特征点问题通常需要三个步骤:(1)对图像进行特征点的检
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提取图像特征及利用特征进行识别在计算机图形学、计算机视觉、模式识别、测绘领域、人工智能等方面具有重要意义。解决特征点问题通常需要三个步骤:(1)对图像进行特征点的检测;(2)对特征点进行有效的描述;(3)对特征点描述符进行合理匹配。本文首先对图像特征提取和匹配的方法进行概述,并详细分析了特征点检测与描述的研究现状,然后定义了描述符优劣的评价标准,并按照此标准针对SIFT描述符不能适应尺度误差的不足进行改进。理论和实验表明,描述符的性能得到明显提高。在匹配策略上,针对局部描述符缺少全局信息的不足,提出了局部描述符的全局匹配方法。该方法的思想是根据图像变换的类型,把全局信息融入到局部描述符的匹配过程中。理论和实验表明,这种方法能使局部描述符的匹配正确率得到显著提高。最后,把描述符的提取应用于对象识别中,在基于概率隐含语义分析的基础上,进行对象的分类和识别。
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