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题名基于ASIFT与图匹配的物体识别方法
被引量：4
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作者
张飞
黄国兴
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机构
黄淮学院信息工程学院
华东师范大学计算机科学与软件工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期153-158,共6页
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基金
河南省科技厅发展计划基金资助项目(142102110088)
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文摘
为提高物体识别对仿射变换的鲁棒性并降低误识别率,提出一种新的物体识别方法。采用仿射-尺度不变特征变换(ASIFT)方法检测图像中的关键点,提取各关键点的局部特征,包含ASIFT特征、纹理特征和颜色特征,并用三元图表示融合后的特征。采用分层匹配的思路识别物体并进行关键点匹配,匹配成功后再进行图匹配以降低误识别率。在PVOC-2007和COIL-100 2个公共测试数据集下对该方法的参数选取和识别性能进行综合评价,结果表明,该方法具有较高的识别率,可有效进行物体识别。
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关键词
物体识别
仿射变换
尺度不变特征变换
仿射-尺度不变特征变换
图匹配
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Keywords
object recognition
affine transformation
Scale-Invariant Feature Transform （sift）
affine sift. （asift）
graph matching
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于ASIFT的无缝图像拼接方法
被引量：12
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作者
杨小辉
王敏
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机构
河海大学计算机与信息学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第2期241-244,249,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(30700183)
教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NCET-10-0327)
+1 种基金
教育部博士点基金资助项目(20070294001)
中央高校基本科研业务费基金资助项目(2009B21014)
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文摘
传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。
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关键词
尺度不变特征转换
仿射-尺度不变特征转换算法
图像拼接
随机抽样一致算法
变换矩阵
图像配准
加权平滑算法
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Keywords
Scale-invariant Feature Transform（sift）
affine-sift（asift） algorithm
image stitching
Random Sample Consensus（RANSAC） algorithm
transform matrix
image registration
weighted smoothing algorithm
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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