PCA-SIFT 特征匹配算法研究

• 作者: 张彦喜 李科 李钦 游雄
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 工学
• 关键词: PCA-SIFT 特征匹配 描述向量 主成分分析
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4712字
• 语种: 中文

摘要

SIFT特征具有旋转、尺度和明暗变化的不变性，在图像匹配中得到广泛应用。针对SIFT 特征匹配中耗时长、匹配点对少、准确率低的问题，提出PCA‐SIFT特征匹配的方法。使用更加精简的方法构建特征点描述向量，通过预先构建的投影矩阵对描述向量进行主成分分析，降低描述向量的维度从而提高了特征匹配的速度，同时降维也对描述向量进行了去噪提纯，使得匹配更加准确。实验证明，利用PCA‐SIFT 特征进行匹配在降低匹配耗时的同时，增加了匹配点对，匹配准确率也得到提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李钦		3	50	3.0	3.0
2	游雄		3	50	3.0	3.0
3	李科		3	50	3.0	3.0