Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
基于改进的加速鲁棒特征的目标识别 | |
龙思源; 张葆; 宋策; 孙保基 | |
2017-12-12 | |
发表期刊 | 中国光学 |
页码 | 719-725 |
摘要 | 为了提高加速鲁棒特征(SURF)算法的实时性和准确性,本文提出了一种结合AGAST角点检测和改进的SURF特征描绘算法。首先利用AGAST角点检测模板检测特征点,再使用增加对角信息的哈尔小波响应来生成特征点的描述子,之后利用特征袋对产生的描述子进行编码并生成新的特征向量,最后利用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类,完成识别。本文以SIFT和SURF算法为对照,分别进行不同视角、光照和尺度的识别实验。实验结果表明,本文算法的平均识别率为98.0%、96.9%、97.1%,平均时间分别为66.1 ms、79.3 ms、41.0 ms,在识别率上较优于SURF算法,所耗时间约是SURF算法的1/3。 |
关键词 | 图像处理 目标识别 加速鲁棒特征 Agast角点检测 |
DOI | 0955A9EDCCE4D5534311F4972AC92361 |
语种 | 中文 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/58432 |
专题 | 中科院长春光机所知识产出 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 龙思源,张葆,宋策,等. 基于改进的加速鲁棒特征的目标识别[J]. 中国光学,2017:719-725. |
APA | 龙思源,张葆,宋策,&孙保基.(2017).基于改进的加速鲁棒特征的目标识别.中国光学,719-725. |
MLA | 龙思源,et al."基于改进的加速鲁棒特征的目标识别".中国光学 (2017):719-725. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
基于改进的加速鲁棒特征的目标识别.caj(877KB) | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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