基于简单最邻近搜索算法的高维特征索引

• 作者: 张健 杨汝清
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机视觉 带电作业 机器人 物体识别 最邻近搜索 高维特征索引
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、计算机技术
• 页码范围: 123-125,130
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.62
• 字数: 2115字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-2467.2007.01.028

摘要

研究了220 kV/330 kV高压带电清扫机器人的绝缘瓷瓶视觉识别系统中的高维特征索引问题.该系统采用了基于局部尺度不变性特征的方法,在生成匹配假设的过程中,尝试将简单最邻近搜索算法用于高维特征的索引.在离线阶段,对给定向量集合中每个向量的每一维进行排序,生成排序的数据结构.在线搜索阶段:①对排序数据结构的第一维确定位于边界条件内的所有向量,构成候选队列;②依次检查候选队列中向量的其他维,剔除不满足边界条件的向量;③采用穷举法寻找与查询向量最邻近的向量.比较了简单最邻近搜索算法和k-d树算法.实验结果证明,简单最邻近搜索算法用于具有更强的边界约束,通过选择合适的边界条件能够获得更高的运算效率.该算法能广泛用于基于高维特征的物体识别和定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨汝清	上海交通大学机器人研究所	156	2114	23.0	38.0
2	张健	上海交通大学机器人研究所	271	1378	19.0	25.0