基于改进SIFT算法的烟包标签匹配算法

• 作者: 刘坤香 孙显辰 彭娟 王保云 谷雨薇 陈美坤
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: SIFT 烟包标签 特征点匹配 K-MEANS聚类
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 页码范围: 187-188
• 页数: 2页
• 分类号: TP391

摘要

针对SIFT算法对烟包标签图像进行匹配时会有少量错误匹配的问题,提出一种基于改进SIFT算法的烟包标签匹配算法。首先,利用中值滤波方法对烟包标签模板和待匹配的烟包图像进行去噪处理;其次采用SIFT算法提取烟包标签模板和烟包图像的特征点;然后根据余弦相似度进行特征点匹配;最后计算匹配连线的斜率,对斜率结果进行K-means聚类,从而去除错误的匹配结果。实验结果表明,该方法可以解决烟包标签图像匹配结果出现的错误匹配问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王保云	云南师范大学信息学院	57	82	5.0	7.0
2	陈美坤	云南师范大学信息学院	5	0	0.0	0.0
3	刘坤香	云南师范大学信息学院	9	1	1.0	1.0
4	孙显辰	云南师范大学信息学院	13	1	1.0	1.0
5	彭娟	云南师范大学信息学院	7	0	0.0	0.0
6	谷雨薇	云南师范大学信息学院	2	0	0.0	0.0