基于改进的加速鲁棒特征的目标识别
文献类型：期刊论文
| 作者 | 龙思源; 张葆; 宋策; 孙保基 |
| 刊名 | 中国光学
 |
| 出版日期 | 2017-12-12 |
| 页码 | 719-725 |
| 关键词 | 图像处理 目标识别 加速鲁棒特征 Agast角点检测 |
| DOI | 0955A9EDCCE4D5534311F4972AC92361 |
| 英文摘要 | 为了提高加速鲁棒特征(SURF)算法的实时性和准确性,本文提出了一种结合AGAST角点检测和改进的SURF特征描绘算法。首先利用AGAST角点检测模板检测特征点,再使用增加对角信息的哈尔小波响应来生成特征点的描述子,之后利用特征袋对产生的描述子进行编码并生成新的特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类,完成识别。本文以SIFT和SURF算法为对照,分别进行不同视角、光照和尺度的识别实验。实验结果表明,本文算法的平均识别率为98.0%、96.9%、97.1%,平均时间分别为66.1 ms、79.3 ms、41.0 ms,在识别率上较优于SURF算法,所耗时间约是SURF算法的1/3。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/58432]  |
| 专题 | 长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 龙思源,张葆,宋策,等. 基于改进的加速鲁棒特征的目标识别[J]. 中国光学,2017:719-725. |
| APA | 龙思源,张葆,宋策,&孙保基.(2017).基于改进的加速鲁棒特征的目标识别.中国光学,719-725. |
| MLA | 龙思源,et al."基于改进的加速鲁棒特征的目标识别".中国光学 (2017):719-725. |
入库方式： OAI收割
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。