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摘要:
研究复杂背景下图像的目标识别,提高复杂背景下识别攻击目标的准确性和快速性.针对SIFT特征具有冗余度高、可分性差的缺点,提出PDCRAN-SIFT的方法对SIFT特征进行聚类精选,首先引入概率距离聚类的方法对SIFT特征进行聚类,选取每一类的代表特征向量作为粗聚类特征向量,然后运用随机采样一致算法剔除粗聚类特征向量中与目标图像误匹配的特征向量,从而得到精聚类匹配特征向量.实验表明,经过处理之后的PDCRAN-SIFT特征向量,冗余度大大减小,匹配时间缩短了50%左右,特征可分性和对光照、视角、噪声的鲁棒性也比SIFT特征明显增强.
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文献信息
篇名 基于PDCRAN-SIFT的特征匹配技术研究
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 概率距离聚类 匹配 识别 聚类
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 76-81
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 4659字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.06.021
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 张科 西北工业大学航天学院 311 2797 25.0 40.0
2 王碧璇 西北工业大学航天学院 1 3 1.0 1.0
3 宋军艳 西北工业大学航天学院 3 9 2.0 3.0
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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