基于LDB描述子和局部空间结构匹配的快速场景辨识

• 作者: 寇涛 张东波 许海霞
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 局部特征 二值特征描述 局部空间结构匹配 场景辨识 鲁棒
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 16-23
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.409

摘要

提出一种新的基于局部差异二值(local difference binary,LDB)描述子和局部空间结构匹配方法实现快速场景辨识,运用多重网格密集采样得到图像区域的灰度和梯度信息,比较网格间的灰度和梯度进行二值描述,继承了二值特征提取的快速和低存储的优点.通过构建特征点的局部空间分布约束,将局域内的多点匹配取代单点匹配,排除了大量错配点,提升了匹配的准确率.试验表明,本研究方法计算效率约是尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)的2.7倍,加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)的1.9倍,充分验证了本研究方法的有效性和识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张东波	湘潭大学信息工程学院	72	505	12.0	19.0
3	许海霞	湘潭大学信息工程学院	24	148	6.0	11.0
9	寇涛	湘潭大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0