基于显著性和SURF的家居服务机器人物体识别算法

• 作者: 孙昊 杨鹏 薛翠红 齐立萍
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 物体识别 家居服务机器人 SURF特征 视觉选择性注意机制
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 智慧家庭与城市
• 页码范围: 54-60
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5463字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2017.02.012

摘要

物体识别是家居服务机器人的主要问题之一,考虑到家居非结构化环境下物体识别的复杂性,将不依赖图像分割的局部特征作为关键特征.针对传统SURF算法运算量大的问题,模拟生物视觉功能,提出了一种基于显著性区域指导的局部特征算法.首先采用视觉选择性注意机制提取图像显著区域,然后提取显性物体区域SURF特征,最后完成与目标图像的特征点匹配,实现场景中目标物体的识别.实验证明,和传统SURF算法相比,改进算法速度得到有效提高,同时识别率提高了约10％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨鹏	河北工业大学控制科学与工程学院	162	1021	16.0	23.0
2	孙昊	河北工业大学控制科学与工程学院	25	83	6.0	8.0
3	薛翠红	天津理工大学聋人工学院	15	95	6.0	9.0
5	齐立萍	河北工业大学控制科学与工程学院	11	32	3.0	5.0