利用线性判别分析的LDA-SIFT影像匹配算法

• 作者: 于翔舟 刘海洋 李烁 杨乐 王慧
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: SIFT算法 特征匹配 线性判别分析 特征降维 描述向量
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 摄影测量与遥感
• 页码范围: 173-178
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 字数: 4225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2019.02.012

摘要

针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法.该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配.采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王慧		33	347	11.0	17.0
2	杨乐		3	2	1.0	1.0