基于特征点的目标识别系统研究

• 作者: 夏华 安学成 洪伟
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 双目视觉 FAST-SIFT算法 聚类 路标库
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 2265字
• 语种: 中文

摘要

在定位系统中,针对传统的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法难以满足对墙角识别的实时性问题,提出了一种改进的特征提取与描述算法,称为双阈值FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征检测的SIFT描述算法.该方法采用双阈值FAST进行特征提取,SIFT算法进行描述,可有效剔除大量非墙角特征点,大大提高了目标识别系统的速度.最后根据聚类与分类的思想,建立了视觉路标库,进行墙角的识别.实验结果表明,该算法在保证匹配正确率的同时提高了系统的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪伟	吉林大学通信工程学院	101	522	11.0	17.0
2	夏华	吉林大学通信工程学院	2	0	0.0	0.0
3	安学成	吉林大学通信工程学院	2	0	0.0	0.0