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刘骏 《电子工业专用设备》2021,(1):30-33
图像拼接算法在视频压缩、文物守护、图像信息处理与虚拟现实技术中普遍应用.图像拼接存在图像视野范围和高分辨率之间相互矛盾的问题,目前要获得某些大视野的场景时,只能通过一些简单方法进行处理.因此,提出了一种基于SIFT特征的图像拼接算法,并进行了实际应用. 相似文献
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为了提高合成孔径雷达(SAR)图像匹配的稳定性和可靠性,提出了一种基于SIFT特征的雷达图像匹配方法。对不同条件下的同源和非同源的SAR图像进行了大量的实验,给出了初步的匹配结果。实践证明,对于本文研究的数据源,该算法稳定可靠,有很好的有效性和鲁棒性。 相似文献
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小型存储设备,如U盘、移动硬盘、手机等特定目标在人们日常生活中起着越来越重要的作用,如何对这些特定的目标物体进行管理控制以确保其安全性等问题也受到了越来越多的重视。本文提出了一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征的特定目标识别管控算法。通过摄像头监控特定场景区域,判断场景中是否存在对特定目标进行管理的人员,并在监控视频区域环境下,使用SIFT与需要匹配的目标进行匹配,达到对关键目标物体识别管控的目的。大量实验仿真结果证明了本算法的有效性。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点, 而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题, 提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息, 在此基础上利用SIFT算法提取特征点, 这样能够减少冗余特征点, 以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 冗余特征点少, 特征点匹配效率提高到98.04%。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法存在大量冗余的特征点,而导致图像匹配过程中运算量大、效率低的问题,提出一种基于图像纹理特征的SIFT算法。该算法首先采用排列组合熵方法提取图像纹理信息,在此基础上利用SIFT算法提取特征点,这样能够减少冗余特征点,以有效提高算法匹配效率。实验测试结果表明,该算法与传统的SIFT算法相比,冗余特征点少,特征点匹配效率提高到98.04%。 相似文献
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如何选择合适的特征表示一般物体类间差异和类内共性至关重要,因此,本文在2D SIFT(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,提出了基于点云模型的3D SIFT特征描述子,进而提出一种基于2D和3D SIFT特征级融合的一般物体识别算法.分别提取物体2维图像和3维点云的2D和3D SIFT特征描述子,利用"词袋"(Bag of Words,BoW)模型得到物体特征向量,根据特征级融合将两个特征向量进行融合实现物体描述,运用有监督分类器支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现分类识别,给出最终识别结果.最后,实验验证了本文提出算法的好处. 相似文献
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提出了一种改进SIFT特征点匹配算法,旨在提高图像的特征点匹配算法效率。SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,算法匹配时间较长,实时性较差,改进的算法将特征点描述子的维数从128维降低到48维,而描述子像素范围从16×16提高到24×24。实验表明,改进的算法不仅降低了匹配时间,而且提高了匹配精度。 相似文献
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针对复杂场景下的交通目标分类识别难点,提出一种基于尺度不变特征转换(SIFT)与核稀疏表示的分类识别算法.该算法首先利用SIFT分别提取训练样本和待测目标局部特征信息,通过核方法将特征样本映射到核空间,构建过完备字典,最后通过待测目标在字典中的稀疏度与重构误差对交通目标类别进行判定.同时,分析了随机投影下的核稀疏表示分类与特征维数之间的关系.实验结果表明,与SVM、稀疏表示分类(SRC)相比,该方法增强了交通目标特征层的类判别能力,具有较好的识别率和鲁棒性. 相似文献
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Qingjiang Shi Chen He Lingge Jiang 《Signal Processing, IEEE Transactions on》2009,57(10):3759-3774
The problem of minimizing the sum of a number of component functions is of great importance in the real world. In this paper, a new incremental optimization algorithm, named normalized incremental subgradient (NIS) algorithm, is proposed for a class of such problems where the component functions have common local minima. The NIS algorithm is performed incrementally just as the general incremental subgradient (IS) algorithm and thus can be implemented in a distributed way. In the NIS algorithm, the update of each subiteration is based on a search direction obtained by individually normalizing each component of subgradients of component functions, resulting in much better convergence performance as compared to the IS algorithm and other traditional optimization methods (e.g., Gauss-Newton method). The convergence of the NIS algorithm with both diminishing stepsizes and constant stepsizes is proved and analyzed theoretically. Two important applications are presented. One is to solve a class of convex feasibility problems in a distributed way and the other is distributed maximum likelihood estimation. Numerical examples, arising from two important topics in the area of wireless sensor networks-source localization and node localization-demonstrate the effectiveness and efficiency of the NIS algorithm. 相似文献
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基于OpenCV的运动目标识别算法与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍一种结合背景差分法和瞬时差分法的在视频序列中识别运动目标算法。该算法利用瞬时差分法得到当前帧中运动目标的轮廓信息,在更新背景模型时不更新运动目标轮廓内区域,避免了由运动目标引起的背景模型更新误差。给出用OpenCV实现算法的具体过程和关键代码。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性,并能得到较好的识别结果。 相似文献
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基于多特征融合的运动对象识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高视频检索的准确率,提出了一种基于多特征融合的视频运动对象识别算法。该算法首先使用基于背景帧构造及关键帧截取的方法提取视频中的运动对象的区域;然后分别提取运动对象的局部特征SURF描述子和全局特征如颜色直方图、边缘直方图等,并使两者融合为统一的特征向量;最后使用支持向量机对特征进行学习和识别,用以识别视频对象。实验证明该算法有效地提高了视频中运动对象识别的准确率。 相似文献
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该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment, DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和测试样本;然后设计一种改进的稀疏表达模型进行人脸识别。为加快DSFA步骤的执行速度,还设计了一种由粗到精的层次化对齐机制。实验结果表明:在ORL,AR和LFW 3个典型数据集上,该文方法都获得了最高的识别精度。该文方法比传统稀疏表达方法在识别精度上平均提高了4.3%,同时提高了大约6倍的识别效率。 相似文献
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