基于SIFT特征匹配算法的城市地点识别系统

随着互联网的发展,利用GPS或者RFID等进行地理位置的识别是有可能的,但是,基于图像内容的地理位置的识别则跟它们有很大的不同.图像蕴含着丰富的信息,利用SIFT特征匹配算法提取图像的特征点,然后根据这些特征点判断哪些图片是相似的,相似的图片我们用数据挖掘的方法,得到其地理位置信息.实验结果表明,该方法对不同地理位置的图像区分效果良好.     

基于SIFT特征匹配的车牌识别方法

针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过SIFT特征匹配的方式,利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。     

基于SIFT图像特征提取与FLANN匹配算法的研究

提取图像的特征点并进行匹配,是三维重建中的关键技术之一,将尺度不变特征变换算法SIFT应用到图像的特征点提取与匹配中,SIFT算法主要就是在在构建成功的尺度空间中寻找出极值点,寻找出稳定的特征描述,特征描述必须具备以下特征,对尺度、光照以及图像的变形都要具有很强的适应能力,本文研究了SIFT这种应用广泛的特征点提取算法,利用高维数据的快速最近近邻算法FLANN进行特征匹配,找到图像中准确的匹配点对,通过实验比校了这种算法的特征点提取在不同光照,平移,旋转下的结果。     

基于纯几何学线特征匹配的点线结合匹配算法

为了解决传统匹配算法在强光照变化或者高动态范围(HDR)环境下的匹配不准确,在欠点环境下提取特征过少的问题,引入基于纯几何学的线特征匹配算法并融合性能优越的点特征匹配算法。在保证算法实时性与拥有足够数量匹配对的前提下,使得算法对于光照变化有较好的鲁棒性,同时提高匹配的准确率,满足诸如视觉里程计(VO)之类的实时应用。实验表明,该算法在满足实时应用要求的前提下,匹配精度以及对于光照变换的鲁棒性都有了明显的提升。     

基于分类与特征匹配的应用层协议识别方法

针对网络安全监控对应用层数据的监测与分析,传统的基于端口、负载和关键字的应用层协议识别法不再适用,提出了一种基于分类和特征匹配的应用层协议识别法.其核心思想是先提出分类的判定规则,对待识别的数据流依据判定规则进行一个粗粒度的分类,针对不同的数据流采取不同的协议特征匹配,从而达到识别更多入侵行为以及提高特征识别速度的目的.将仿真结果与其他识别法进行比较,表明了该方法的执行效率优于其他识别法.     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

基于SIFT特征匹配思想 ,提出一种快速、准确的图像拼接算法.SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力.在这一匹配思想的基础上结合多分辨率样条提出一种新的图像拼接算法,它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度和加权函数,使图像在不同分辨率下分别拼合,这样使拼合出的图像既清晰又光滑无缝.算法在大多数情况下能自动完成,实验结果证明该方法提高了拼接速度,降低了图像亮度差异的影响,使结果图像自然逼真.     

基于双特征匹配层融合的步态识别方法

步态识别是根据人类走路的姿态来进行远距离的身份识别。针对轮廓不完整的图 像和关键帧容易造成部分信息丢失而引起的识别率下降问题,提出一种基于双特征匹配层融合 的步态识别方法。步态既有静态图像特征,又有动态速度变化特征,因此本文提出用匹配层融 合方法将静态的 Hu 矩 6 个不变矩特征和动态的帧差百分比特征融合后进行步态身份识别。首 先对一个周期内的归一化步态图像进行 Hu 矩特征以及帧差百分比的特征提取,将 Hu 矩 6 个不 变矩特征描述成一个特征向量,然后运用匹配层融合算法对 2 个特征进行融合;最后使用 K 近 邻分类器进行身份识别。实验表明,该方法较单一方法能够有效地提高步态识别正确率。     

基于SIFT特征的合成孔径雷达景象匹配方法

根据合成孔径雷达图像的特点,提出一种基于SIFT特征的合成孔径雷达(SAR)景象匹配的方法。首先利用改进的特征描述符初步提取实时图与参考图的SIFT 关键点;然后利用距离比和RANSAC算法去除错配,匹配出可靠的同名点对;最后计算反映实时图和参考图之间变换关系的转换参数,完成景象匹配。实验结果表明,本方法快速实用,有较强的有效性和鲁棒性。     

基于极线约束的ORB特征匹配算法

图像匹配是机器视觉领域的基础核心课题,针对当前ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像特征匹配算法虽然执行速度快,但是匹配质量不高的问题,提出一种通过极线约束来改进ORB匹配的算法。通过合理设计Hamming阈值大小来提高初始匹配点数量,采用RANSAC和8点改进法计算基本矩阵,应用极线约束剔除误匹配保留大量优质匹配点。仿真实验结果证明,算法改进后的优质匹配点数量可达原始算法的2-3倍,同时极大地提高了匹配点的质量,证明了算法的有效性。     

一种用于掌纹识别的线特征表示和匹配方法

作为一种较新的生物特征,掌纹可用来进行人的身份识别.在用于身份识别的诸多特征中,掌纹线,包括主线和皱褶,是最重要的特征之一.本文为掌纹识别提出一种有效的掌纹线特征的表示和匹配方法,该方法定义了一个矢量来表示一个掌纹上的线特征,该矢量称为线特征矢量(1ine feature vector,简称LFV).线特征矢量是用掌纹线上各点的梯度大小和方向来构造的.该矢量不但含有掌纹线的结构信息,而且还含有这些线的强度信息,因而,线特征矢量不但能区分具有不同线结构的掌纹,同时也能区分那些具有相似的线结构但各线强度分布不同的掌纹.在掌纹匹配阶段,用互相关系数来衡量不同线特征矢量的相似性.实验表明,LFV方法无论是在速度、精度,还是在存储量方面都能满足联机生物识别的要求.     

基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法

提出了一种基于局部奇异值对称平均的人脸识别方法。该方法首先对原始图像进行线性映射处理;接着采用局部奇异值分解提取人脸特征,并对所获得的特征作对称平均处理;最后依据最近邻决策规则进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该方法大大降低了原始特征空间的维数,有效地消除了图像亮度和噪声的影响,并取得了较高且稳定的正确识别率,在人脸识别中是一种有效的方法。     

一种改进的基于ICA特征子空间的目标识别方法

介绍了独立分量分析（ICA）的基本原理和算法,并提出了基于独立分量分析的特征子空间的目标识别方法。该方法首先利用快速独立分量分析（FastICA）算法对训练集目标图像进行ICA分解,据此建立特征子空间,然后根据待识别图像在特征子空间的投影系数进行判别。本文的改进在于根据类内类间距离比值最小化准则进行最有利于分类的特征的优化选择。实验结果显示,和传统方法相比,改进的方法能有效提高识别的准确率和效率。     

基于多重约束条件的线特征多级匹配方法

为解决直线断裂、遮挡以及图像对视差较大等造成的直线匹配困难,提出了一种基于多重约束条件的线特征多级匹配方法。该方法在已匹配的可靠种子点完成点-线匹配的基础上,基于单应性矩阵利用几何特征信息约束和核线约束完成同名直线搜索实现线-线匹配,最后提出一种自适应的直线相似性约束实现线-面匹配获得正确的同名直线。通过与现有直线匹配算法的对比实验表明,该方法提高了匹配精度,可以实现含有遮挡、直线断裂和视差较大的图像中的直线匹配。     

基于边缘检测和线条特征的新闻字幕探测

新闻视频中的字幕包含有丰富的语义信息,对理解当前的视频内容,具有重要的意义.如何准确的探测出新闻字幕,显得尤为重要.通过对新闻字幕的特点进行分析,提出了一种基于边缘检测和线条特征的新闻字幕探测方法.算法首先对图像进行灰度变换,去除冗余颜色信息,然后进行边缘检测、线条过滤,去除不符合字符特征的线条,最后进行字幕区域探测与合并,提取出字幕.选用不同频道的新闻视频帧对文中算法进行实验,并与其他方法进行比较,结果表明,提出的算法具有较高的探测召回率与探测准确率.     

一种基于自相关函数特征的行为识别方法

为了增强特征敏感度,提高人体日常行为识别准确率,提出一种基于自相关函数的人体行为识别方法。首先对预先采集的人体行为数据进行预处理,然后从时域和频域提取特征后计算得到自相关函数特征,同时采取互相关函数的步进式方法在自相关函数上进行降噪操作。分别使用C4.5决策树、K最邻近(KNN)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)四种分类器进行分类。实验结果表明,与选取纯粹的时、频域特征集进行识别分类的模型相比,选用了包含自相关函数特征的特征集构造出来的模型对行为的识别准确率有较大提高。     

基于层次特征的藏文人名识别研究

为了提高藏文人名识别的效果,提出了结合三层的层次特征的藏文人名识别算法。提出了无需分词,仅在藏文音节粒度上,基于藏文人名三层特征：内部特征、上下文信息、并列关系特征,利用条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）算法,进行藏文人名识别的研究。首先将人名的内部和上下文特征作为CRF特征,然后将人名并列关系特征设计为规则进一步提高识别效果。在不影响准确率的情况下,最终将人名识别的召回率提高了10.43%,综合F值达到了95.02%。其中对于藏族人名的F值提升了11%,音译人名识别的F值达到了94.09%。实验结果表明,该方法可以有效提升藏文人名的识别效果。     

一种基于多尺度轮廓点空间关系特征的形状匹配方法

针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感 以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题, 提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系, 利用对应角度信息来对形状进行表示, 并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述, 具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段, 利用轮廓点集顺序关系已知这一优势, 引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果, 能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验, 证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.     

特定虚拟图像局部多变特征识别仿真研究

采用当前方法识别特定虚拟图像中存在的局部多变特征时,识别多变特征所用的时间较长,得到的识别结果与实际不符,存在识别效率低和识别准确率低的问题。提出特定虚拟图像局部多变特征识别方法,在不改变原有样本协方差结构的基础上,采用PCA降维算法调整类间离散矩阵和类内离散矩阵,最大化类间聚类、最小化类内距离,去除特定虚拟图像中存在的无用数据和冗余信息。融合非局域全变分和结构张量构建图像去噪模型,利用图像去噪模型去除特定虚拟图像中存在的噪声。对预处理后的特定虚拟图像进行Contourlet变换,在不同方向、不同尺度上提取特定虚拟图像的变换系数,构建语言变量,通过模糊逻辑方法计算模糊区域在模糊特征空间中对应的激活强度值,获得特定虚拟图像局部多变特征向量,将特征向量输入支持向量机分类器中,实现特定虚拟图像局部多变特征的识别。仿真结果表明,所提方法的识别效率高、识别准确率高。     

基于多尺度和多层级特征融合的立体匹配方法

基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成对图像在不适定区域的特征提取能力较差.提出一种融合多尺度与多层级特征的立体匹配方法.通过在双塔结构卷积神经网络模型的前端设计一个池化金字塔层,提取图像的多尺度低层结构特征.在该网络模型的后端融合最后三层网络的高级语义特征来提取图像特征,并对图像特征...