基于KCCA的特征匹配方法

• 作者: 郭辉
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 核典型相关分析 特征匹配 特征检测 图像配准 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 3488-3491
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2919字
• 语种: 中文

摘要

特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用.借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根据投影向量之间的相似性进行匹配.仿真实验结果表明,该算法优于基于谱分解的特征匹配算法,在图像含有噪声和存在结构误差的情况下,算法具有较高的匹配率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭辉		14	79	4.0	8.0