基于向量夹角的SIFT特征点匹配算法

• 作者: 吴伟交 毛尚勤 王敏 黄心汉
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 向量夹角(VA) 最近邻搜索 尺度不变特征变换(SIFT) 特征匹配
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 123-127
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3913字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于向量夹角的近似最近邻搜索算法.该算法首先计算高维空间向量与随机选择的参考向量的夹角,并进行排序.计算出待查询向量与参考向量的夹角后,采用二分搜索算法在已排序夹角中查找对应的夹角,并以此夹角为中心,在一定范围内搜索给定向量的近似最近邻.实验结果表明,文中算法可显著提高尺度不变特征变换特征的匹配速度,并能获得满意的匹配效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	华中科技大学控制科学与工程系	297	3374	28.0	48.0
2	黄心汉	华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	151	2823	27.0	48.0
3	吴伟交	华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	2	28	2.0	2.0
4	毛尚勤	华中科技大学控制科学与工程系	3	34	3.0	3.0