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摘要:
针对图像匹配过程中生成匹配模板复杂度高的问题,根据应用场景下被识别物轮廓、颜色和空间相对位置等物理特征不变的特性,通过建立基于颜色、线条、位置等信息的基础像元素库,并利用正则表达式的组织语法对这些基础元素进行先验知识的有序组织,赋予它们描述待匹配目标匹配特征的能力,从而能够快速构建出被识别物的匹配模板,缩短图像识别过程中模板生成时间,提高图像识别效率.实验结果表明:基于正则表达式特征提取的目标识别方法能够快速、准确对目标进行识别.在固定视角下其识别率为87.5%,平均识别时间为60.3 ms.相比较于尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁莽特征(SURF)算法,该算法在固定视角下的识别精度和识别效率均有所提高.
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文献信息
篇名 基于正则表达式的图像目标特征提取方法研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 正则表达 像元素 模型匹配 特征提取
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 图像处理与应用
研究方向 页码范围 260-264,292
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 3789字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.04.048
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许晓东 江苏大学信息化中心 55 501 9.0 21.0
2 孙俊 江苏大学电气信息工程学院 133 1226 19.0 28.0
3 芦兵 江苏大学信息化中心 11 33 3.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
正则表达
像元素
模型匹配
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
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