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摘要:
如何构造紧凑而有效的特征描述子是机器视觉和模式识别领域重要的研究课题之一.针对SURF(Speeded Up Robust Features)算法的Haar描述子不能充分利用特征点周围信息的缺陷,该文提出了一种新的局部不变描述子--加窗灰度差直方图(WindowedIntensity Difference Histogram,WIDH),该描述子基于特征点周围邻域一个较小的核心区域,通过窗口模板的移动充分利用外围作用区域的灰度差信息,构造了一个维度低且辨识力很强,运算简单高效的描述矢量.实验表明,将WIDH用于改进SURF算法的Haar描述子时,可以用更低维的矢量获取与SURF相近或更好的辨识能力.在抗模糊性和抗噪性方面,WIDH明显优于SURF的Haar描述子,相同的错误率下查全率分别提高了大约35%和50%.
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文献信息
篇名 加窗灰度差直方图描述子及其对SURF算法的改进
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 机器视觉 局部描述子 描述矢量 SURF
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1042-1048
页数 分类号 TP391.41
字数 4066字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1146.2010.00902
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李国辉 国防科学技术大学信息系统与管理学院 39 339 9.0 17.0
2 涂丹 国防科学技术大学信息系统与管理学院 21 232 8.0 14.0
3 田昊 国防科学技术大学信息系统与管理学院 6 65 3.0 6.0
4 廉蔺 国防科学技术大学信息系统与管理学院 8 73 3.0 8.0
5 徐树奎 国防科学技术大学信息系统与管理学院 6 94 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
局部描述子
描述矢量
SURF
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导