| 基于局部特征提取的目标自动识别 |
| 贾平; 徐宁; 张叶
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| 2013-07-15
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发表期刊 | 光学精密工程
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期号 | 07页码:1898-1905 |
摘要 | 提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标。首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直方图,得到128维的特征向量。然后,基于主成分分析的降维算法来降低特征向量的维数,加快识别的计算速度。最后,采用特征空间分类器增加目标识别的速度。实验结果表明:基于局部特征提取的目标识别达到了较高的识别率,在视角、尺度和照度变化下的识别率分别为61.9%,80.5%和84.4%,平均识别时间为130.9ms。与尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比,本算法不仅在不同的视角,目标尺度及照度条件下具有较高识别率,而且识别速度比SIFT方法高。 |
关键词 | 目标自动识别
局部特征提取
主成分分析
最近特征空间分类器
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收录类别 | CNKI
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语种 | 中文
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文献类型 | 期刊论文
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条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/38952
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专题 | 中科院长春光机所知识产出
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推荐引用方式 GB/T 7714 |
贾平,徐宁,张叶. 基于局部特征提取的目标自动识别[J]. 光学精密工程,2013(07):1898-1905.
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APA |
贾平,徐宁,&张叶.(2013).基于局部特征提取的目标自动识别.光学精密工程(07),1898-1905.
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MLA |
贾平,et al."基于局部特征提取的目标自动识别".光学精密工程 .07(2013):1898-1905.
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文件名:
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基于局部特征提取的目标自动识别.caj
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格式:
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caj
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