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一种融合多传感器信息的移动图像识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多传感器数据融合作为一种特殊的数据处理手段在图像识别领域得到了较大的重视和发展, 本文提出了一种融合多传感器信息的移动图像识别方法. 首先通过在智能手机端提取带传感器信息的图像局部特征,增强局部特征的辨别能力; 其次改进了随机聚类森林的建立算法,减少了样本图像训练时间;最后使用快 速几何一致性校验对匹配结果进行检查, 保证算法的识别精度.实验结果表明,本文提出的方法能够快速 有效地识别移动图像,并具有较好的鲁棒性,同时与传统的Vocabulary tree 方法进行比较,本文方法的识别速度和精度较优,训练代价较低. 相似文献
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针对目前常用的图像识别算法运算复杂和内存占用量大,不能很好的应用于移动平台等问题,本文提出了一种适用于智能手机的图像识别算法:首先,通过使用BRISK特征点检测算法提取图像特征和低字节的FREAK描述符对特征进行表述,解决了特征检测时间长和特征描述符内存占用大的问题;其次,将智能手机的重力信息添加到图像特征中改善了BRISK特征的区分能力,解决了相似结构特征难以区分的问题;最后,建立描述符的多级索引,实现相似描述符的快速查找,解决了描述符匹配问题.实验结果表明,本文提出的算法能有效地运行在资源受限的智能手机上实现对场景的实时识别. 相似文献
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