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基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述新算法
引用本文:何林远,毕笃彦,马时平,周理,南栋. 基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述新算法[J]. 电子学报, 2014, 42(8): 1619. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.08.025
作者姓名:何林远  毕笃彦  马时平  周理  南栋
作者单位:1. 西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安710049;空军工程大学航空航天工程学院,陕西西安710038
2. 空军工程大学航空航天工程学院,陕西西安,710038
摘    要:为寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上,通过对多尺度下信息熵的估计,能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方法对特征描述子进行特征重划.实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种变换条件下,该描述子不仅能够取得更多的特征效果,并且计算速度较原算法大幅提升.该算法适用于实时性要求较高,存在旋转、尺度缩放、亮度差异等变换下的结构图像寻找描述子.

关 键 词:多尺度熵  局部聚集特征  非线性降维
收稿时间:2013-05-28

The New Descriptor Algorithm of Local Aggregation Features Based on SIFT and MSE
HE Lin-yuan,BI Du-yan,MA Shi-ping,ZHOU Li,NAN Dong. The New Descriptor Algorithm of Local Aggregation Features Based on SIFT and MSE[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(8): 1619. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.08.025
Authors:HE Lin-yuan  BI Du-yan  MA Shi-ping  ZHOU Li  NAN Dong
Abstract:
Keywords:multiscale entropy  local aggregation features  locally linear embedding
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