本文選題：特征匹配　切入點：SIFT　出處：《飛航導彈》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：特征匹配算法是近年來計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。在寬基線匹配、特定目標識別、目標類別識別、圖像及視頻檢索、機器人導航、場景分類、紋理識別和數(shù)據(jù)挖掘等多個領(lǐng)域,特征匹配算法得到了廣泛的應用。為總結(jié)特征匹配算法目前存在的問題及指出可能的發(fā)展方向,對比分析了當前使用廣泛的特征匹配算法的魯棒性與速度。綜述了尺度不變特征匹配算法(SIFT)、快速穩(wěn)健特征匹配算法(SURF)、二進制穩(wěn)健尺度不變性特征匹配算法(BRISK)、定向的基于加速段檢測子與旋轉(zhuǎn)的二進制穩(wěn)健獨立基本特征匹配算法(ORB)、風式特征匹配算法(KAZE),以及快速風式特征匹配算法(Accelerated-KAZE),分析了算子魯棒性與速度的影響因素�；跈z測子與描述子,利用Mikolajczyk 05標準測試圖集與無人機遙感影像測定并分析了復現(xiàn)率、查全率與錯誤率曲線以及耗時和正確匹配率。實驗結(jié)果表明,Accelerated-KAZE算法的綜合性能較強。
[Abstract]:Feature matching is a hot topic in computer vision field in recent years. In wide baseline matching, specific target recognition, target category recognition, image and video retrieval, robot navigation, scene classification, and so on, Feature matching algorithm has been widely used in many fields, such as texture recognition and data mining. The robustness and speed of the widely used feature matching algorithms are compared and analyzed. The scale-invariant feature matching algorithms such as sift, fast robust feature matching algorithms, binary robust scale-invariant feature matching algorithms and directional invariant feature matching algorithms are reviewed. Based on accelerating segment detector and rotation, binary robust independent basic feature matching algorithm, wind feature matching algorithm, and fast wind feature matching algorithm are proposed. The factors influencing operator robustness and speed are analyzed. Detectors and descriptors, By using Mikolajczyk 05 standard test atlas and UAV remote sensing images, the reproducibility, recall and error rate curves, time consuming and correct matching rate are measured and analyzed. The experimental results show that the performance of Accelerated-KAZE algorithm is better than that of accelerated-KAZE algorithm.
【作者單位】： 軍械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51307183)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1651769