基于图像特征匹配的商品识别算法

• 作者: 刘森 张浩 李庆猛 赵莹 魏宏来
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: SURF特征 颜色特征 形状特征 条形码
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2859字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.01.005

摘要

基于条形码的结帐系统存在操作繁琐等一些问题，为了解决零售业结账服务中排队的难题，提出一种以SURF （ Speeded Up Robust Features ）特征匹配为主，主颜色特征数字编码分类、形状特征数字编码分类为辅的商品快速识别算法。基于特征的方法具有压缩信息量、精度高等优点，成为目前研究的热点。但是传统图像特征识别算法，存在特征维度多、计算量大、运行速度慢等缺点，限制了其应用。本文将其中的主颜色和形状特征进行数字编码分类，之后利用高效识别算法SURF进行准确识别，很好地克服了以上缺点。实验表明，本文算法运行速度快，识别性能好，为零售业的结账服务提供了便利。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵莹	上海电机学院电子信息学院	14	54	4.0	7.0
2	刘森	上海电机学院电子信息学院	2	8	1.0	2.0
3	李庆猛	上海电机学院电子信息学院	1	7	1.0	1.0
4	张浩	上海电机学院电子信息学院	2	8	1.0	2.0
5	魏宏来	上海电机学院电子信息学院	1	7	1.0	1.0