基于形状上下文的人脸匹配算法

提出一种基于形状上下文的人脸形状匹配算法。在形状匹配中,将2个目标进行相似度比较,得到2幅图的对数极坐标直方图的Cost值,计算相似度是否达到预设的阈值来判定其人脸是否匹配。实验结果表明,该算法在二维目标的不变性中,具有准确的匹配效果。     

基于模糊形状上下文特征的形状识别算法

利用形状上下文特征进行形状匹配的过程中,各采样点被直接二值划分至不同的直方图栅格,致使特征表达不精确,进而导致匹配结果存在偏差.本文在对数极坐标系中引入模糊隶属度函数,利用采样点分布的模糊划分结果建立直方图,生成模糊形状上下文特征,从而更精确地描述形状信息.在极坐标系下对采样点集合进行分割,提出分割匹配的方法,减少不必要的特征匹配次数.在此基础上,利用循环移位匹配方法解决形状在不同角度姿态下利用形状上下文特征匹配的问题.通过对不同数据进行仿真分析,证明本文所提出的方法能有效实现形状识别和检索.     

基于聚类SURF特征的商品识别算法*

图像存在遮挡、尺度缩放、多干扰时,传统加速鲁棒特征(SURF)算法会产生错误匹配问题,提出一种基于匹配角度聚类的匹配算法。算法先提取SURF特征点,利用特征点的主方向信息进行图像角度矫正,再统计并聚类粗匹配对的匹配角度信息,依据类中元素数目和类簇数目进行两级筛选,剔除异常角度信息的误匹配对。本文算法与随机抽样一致性算法(RANSAC)进行实验对比,表明该算法能有效提高匹配正确率和保证低误剔除率,提高了商品图像的识别率。     

基于SURF算法的人脸跟踪技术研究

人脸检测与跟踪技术是计算机视觉领域研究课题之一,在军事及民用领域应用广泛.在目标检测算法中,基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来目标检测领域的研究热点.SIFT算法便是其中之一,但传统的SIFT算法应用于人脸检测过程中有数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF算法的人脸检测方法,阐述了SURF算法的基本原理,并首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸跟踪验证系统.试验结果表明,基于SURF算法的人脸跟踪系统匹配识别效果较好,实时性较好、具有较好鲁棒性.     

对称不变形状上下文特征提取与匹配

形状上下文是一种广泛应用的图像形状特征提取与匹配算法,针对其特征不具有对 称不变性,无法对互相对称的相似图像建立匹配的问题,提出了一种具有对称不变性的改进形状 上下文特征提取与匹配算法。在形状边缘采样点上计算形状上下文中的角度关系描述时,令该点 的梯度方向为极坐标系的0°,并比较特征0 到π 与π 到2π 两个角度区间内其他边缘点的数量大 小,根据比较结果,调整极坐标系中角度增加的方向,从而使特征具备对称不变性。在迭代变形 与计算形状上下文时,仅在第一次迭代中使用改进的形状上下文特征,从而使匹配更加稳定。仿 真实验证明,该算法能够有效地在互相对称的相似图像间建立匹配,提高检索精度。     

基于SURF 特征提取和FLANN 搜索的图像匹配算法

针对传统图像匹配算法存在特征信息少和误匹配率高的问题,提出基于SURF 特 征提取和FLANN 搜索的图像匹配算法。通过Hessian 矩阵获取图像局部最值,并使用不同尺寸 特征描述器,同时处理尺度空间多层图像的向量特征,最后采用FLANN 搜索算法进行特征匹 配。试验表明,该算法比传统的图像匹配算法在效果和效率方面都表现得更好。     

基于SURF算法和OpenCV的人脸特征检测技术研究

人脸检测和人脸跟踪技术已成为计算机视觉领域研究的热点。针对SURF算法的优点,首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,首先使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸特征跟踪系统。实验结果表明,基于SURF算法和OpenCV技术的人脸跟踪系统匹配识别效果和实时性较好,对人脸旋转、尺寸变化和环境光照变化具有较好鲁棒性。     

基于H-EMD 的形状上下文特征形状匹配方法

为了快速有效利用推土机距离(EMD)模型计算直方图间的交叉相似度,提出一种基于直方图的EMD(H-EMD)模型.将原始模型对应的线性规划问题中变量数目进行约减,降低了直方图相似度计算的复杂度.利用H-EMD模型计算形状上下文特征间的相似度,进而对基于形状上下文形状匹配方法进行改进.通过对不同的数据仿真结果进行比较,H-EMD模型在匹配时间上更具优势,同时,改进的形状匹配方法能有效实现形状识别和检索.     

基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法

针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题, 提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian 检测子进行特征点检测, 并生成SURF特征描述向量; 然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对, 再对得出的单向匹配结果进行双向匹配; 最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率, 还保证了算法的实时性。     

基于SURF算子的SAR图像匹配改进算法研究

合成孔径雷达（SAR）图像的匹配有着图像纹理特征丰富、匹配计算量大的特点同时要求匹配点均匀分布。针对几种常见匹配算法的不足,利用SURF算子进行图像特征点的提取,在提取亚像素级的精度特征点基础上,使用双向搜索算法改进了匹配正确率。然后根据数据随机取样一致性（RANSAC）剔除错误点,并用仿射和二次多项式两种变换模型进行了实验,验证了匹配的正确性。
     

基于改进SURF的图像匹配算法

针对传统SURF的图像匹配算法存在计算数据复杂、耗时长、匹配正确率不佳等问题,提出一种基于改进SURF的图像匹配算法.首先,用传统SURF算法来提取待匹配图像的特征点,再通过圆形区域代替矩形区域将SURF的64维度描述符降到20维度;采用KNN,来双向匹配待匹配图像的特征点,得到双向的初始特征点匹配对集;最后,通过RANSAC算法对初始匹配对集进行双向剔除错误的匹配对.实验的结果表明,本文算法减少了特征点检测时间,提高了匹配正确率,还有较好的鲁棒性.     

基于改进SURF的图像匹配算法

本文针对传统SURF (Speeded Up Robust Features)算法精度和速度较低的问题, 提出一种优化的图像匹配算法. 在特征点提取阶段引入局部二维熵来刻画特征点的独特性, 通过计算特征点的局部二维熵并设置合适的阈值来剔除一部分误点; 在匹配阶段用曼哈顿距离代替欧式距离, 并引入最近邻和次近邻的概念, 提取出模板图像中特征点与待匹配图像中特征点曼哈顿距离最近的前两个点, 如果最近的距离除以次近的距离得到的比值小于设定的阈值T, 则接受这一对匹配对, 以此减少错误匹配. 实验结果表明该算法优于传统算法, 精度和速度均有一定程度的提高.     

基于KD-Tree搜索和SURF特征的图像匹配算法研究

针对图像匹配时进行特征检测和匹配的搜索时间长的问题,文章研究了基于KD-Tree搜索和SURF特征的图像匹配算法。该算法首先提取得到图像的SURF特征并生成特征描述向量,然后为这些特征描述向量建立KD-Tree索引,最后通过计算每个特征点的与其距离最近的若干个KD-Tree上的最近邻点,完成特征匹配工作。实验结果表明,与SIFT算法相比,SURF算法进行特征检测的速度要快2～3倍;与全局最近邻搜索相比,基于KD-Tree索引的近似最近邻搜索大大减少了计算量,较大地提高了SURF算法的匹配速度。     

基于SURF和KLT跟踪的图像拼接算法

针对现有图像拼接精度不高和速度慢的问题,提出一种图像自动拼接算法。采用特征向量实现图像序列完全自动排序,把特征向量作为图像中的运动目标,利用KLT跟踪算法计算特征点的偏移量,从而得到图像之间精确的单应性变换矩阵,给出一种基于视觉特征的色彩融合方法实现图像的无缝拼接。实验证明该算法提高了匹配的精度和速度,能够实现自动排序,并具有较好的鲁棒性。     

结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法

图像匹配技术是许多计算视觉问题研究的基础,基于图像局部特征的方法是本领域研究的热点。为了解决经典的SURF算法在旋转不变性上表现欠佳的问题,提出了一种结合SURF特征点与DAISY描述符的图像匹配算法。在SURF算法特征点检测的基础上,提出一种适合DAISY描述符的主方向分配方法,并按照该主方向旋转获得新的DAISY描述符。本算法在略微增加运算成本的基础上,增强了经典SURF算法在图像旋转上的匹配能力。实验结果表明,在图像模糊、光照变化、JPEG压缩比变化、视场变化等多种复杂情况下,本算法具有更强的鲁棒性。     

结合颜色不变量的SIFT和形状上下文图像匹配算法

针对传统图像匹配算法sift和shape-context存在的不足,把这两种算法分别作了改进,并提出一种二者相结合的混合匹配算法。首先在传统sift算法的基础上融入图像的颜色信息,即加入颜色不变量,构建彩色描述子;在shape-context算法中改用基于重心点的形状上下文直方图,代替传统的基于各个轮廓点的形状上下文直方图,生成形状上下文描述子。然后把这两种描述子级联成新的联合描述子,依据设定的新的联合距离对特征点进行匹配,得到初始匹配对。最后利用偏最小二乘法消除误匹配,得到精确匹配点对。实验结果表明,提出的算法能够有效提高图像匹配准确率。