| 基于视觉的目标识别中改进SIFT算法研究 |
| |
| 引用本文： | 马庭田,叶文华,黄河,郭云霞.基于视觉的目标识别中改进SIFT算法研究[J].机械制造与自动化,2019,48(2):188-191. |
| |
| 作者姓名： | 马庭田 叶文华 黄河 郭云霞 |
| |
| 作者单位： | 南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京,210016;南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京,210016;南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京,210016;南京航空航天大学 机电学院,江苏 南京,210016 |
| |
| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资助资金;南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金 |
| |
| 摘 要： | 为解决SIFT特征匹配算法计算量大、运算速度慢等问题,在详细分析了原有经典算法的基础上,对其进行改进:一方面从降低运算复杂度的角度考虑,通过对每个像素的梯度模值和梯度方向进行高斯加权,将原有128维的特征描述符降低至24维;另一方面对特征向量的搜索方法进行改进,在原有BBF搜索方法的基础上,引入每一维度的数据与节点之间的关系来限定搜索范围,减少搜索次数,提高算法的搜索速度,进而减少算法整体的运行时间。最后,通过实验验证算法在运算速度上的提升,同时对匹配的准确度进行分析,在保证算法准确度的基础上提升运算速度。
|
| 关 键 词： | SIFT 图像匹配 机器人视觉 BBF搜索方法 |
Research on Improved SIFT Algorithm in Vision-based Target Recognition |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
