基于改进SIFT算法的目标识别

• 作者: 闫保中 雷雯静
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 尺度不变特征转换 Harris 角点 RANSANC方法 MATLAB 尺度变化 噪声
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 76-81
• 页数: 6页
• 分类号: TP31
• 字数: 4091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201803010

摘要

针对目标识别过程中识别精度不高、实时性不好的问题,提出基于尺度不变特征转换(SIFT)算法的改进算法,该算法通过研究传统的SIFT算法特征匹配正确率不高、匹配耗时过长的问题,结合Harris算子角点检测特性提出改进,在高斯差分尺度空间内直接检测角点,使得提取的特征点数目减少,计算量降低,特征点提取的显著性提高;同时使用RANSANC方法进行特征匹配约束,减少误匹配,进一步提升目标识别的正确率.为了验证提出算法的有效性,通过MATLAB对算法在尺度变化和噪声等复杂情况下的匹配效果进行实验验证,结果表明,改进的SIFT算法匹配用时大大降低、误匹配较少,匹配正确率提高,具有较强的鲁棒性,可以准确识别目标,具有良好的目标识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫保中	哈尔滨工程大学自动化学院	56	326	9.0	15.0
2	雷雯静	哈尔滨工程大学自动化学院	1	4	1.0	1.0