基于方向信息的随机蕨特征匹配算法

• 作者: 孙博文 张艳鹏 沈斌 邱子鉴
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 随机蕨 特征匹配 增强现实 模式识别 贝叶斯模型 方向蕨
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 192-195,202
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.040

摘要

特征点匹配是计算机视觉领域研究的核心问题之一。现有的随机蕨算法具有简单、高速的优点，但随机蕨算法训练得到的分类器体积过大，低内存的移动设备难以承受，严重限制了该算法的应用范围。针对该问题，提出一种基于方向信息的随机蕨特征匹配算法，对用于训练的小图块进行“归零化”处理，提取特征属性构造特征向量，建立朴素贝叶斯模型训练分类器。实验结果表明，经过该方法处理后，在相近识别精度下，得到的分类器体积减小到原始算法的1/8~1/16，满足实时性要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙博文	哈尔滨理工大学计算中心	30	192	7.0	12.0
2	张艳鹏	哈尔滨理工大学计算中心	4	24	3.0	4.0
3	邱子鉴	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0
4	沈斌	哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0