基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出了一种多特征尺度不变特征提取方法,简称GIFT (Gabor scale-Invariant Feature Transform )。该方法首先利用2D Gabor滤波器组模拟生物视觉感知计算模型进行特征点检测,符合生物视觉感知特性,得到具物理直观性、稳健的特征点。其次采用基于Gabor核函数的特征尺度选择方法对所检测的特征点选择多个特征尺度,得到高可区分性的多特征描述子。最后,通过设计面向多特征尺度的特征匹配策略,提高特征匹配的可靠性。基于标准数据集的对比实验结果表明,GIFT方法在特征匹配率和稳健性上均优于SIFT 。
推荐文章
基于多尺度Gabor滤波器组的不变特征点提取新方法
局部不变特征
特征点
尺度空间
Gabor滤波器
遥感图像
基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法
特征提取
高斯小波
语音识别
基于Fisher的Gabor特征提取方法
Gabor滤波
Fisher线性判别
手写数字识别
特征提取
LIBSVM
基于色标和尺度不变特征的实时特征提取方法
单目视觉
颜色块
目标跟踪
特征提取
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于Gabor滤波器组的多特征尺度不变特征提取方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 不变特征 局部不变特征 特征尺度 Gabor滤波器组
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1146-1152
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 5446字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.06.016
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 周石琳 国防科学技术大学电子科学与工程学院 31 267 9.0 15.0
2 雷琳 国防科学技术大学电子科学与工程学院 26 321 11.0 17.0
3 赵键 国防科学技术大学电子科学与工程学院 8 116 4.0 8.0
4 侯毅 国防科学技术大学电子科学与工程学院 3 69 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (14)
共引文献  (29)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (35)
同被引文献  (75)
二级引证文献  (66)
1962(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1982(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1984(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1985(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(6)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(0)
2015(11)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(2)
2016(12)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(7)
2017(20)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(14)
2018(22)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(19)
2019(23)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(17)
2020(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
不变特征
局部不变特征
特征尺度
Gabor滤波器组
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导