【摘 要】
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提出了多种图像特征相结合的建筑物和物体识别方法.使用尺度不变特征描述器描述的Harris-Laplace兴趣点以及边缘颜色直方图描述的边缘特征表示图像.边缘和兴趣点包含图像的重
【机 构】
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北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60175025)
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提出了多种图像特征相结合的建筑物和物体识别方法.使用尺度不变特征描述器描述的Harris-Laplace兴趣点以及边缘颜色直方图描述的边缘特征表示图像.边缘和兴趣点包含图像的重要信息.对2种特征的抽取同时进行:基于Harris检测器可以直接得到边缘特征;在多个尺度下进行Harris兴趣点检测,利用Laplace公式得到Harris-Laplace兴趣点.进行物体识别时,根据兴趣点的数目自适应地改变兴趣点和边缘特征的相似性权重.与同类方法相比较表明,该方法具有更高的识别正确率,在视点变化、光照条件变化等情况下具有较好的性能.
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