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基于ASIFT与图匹配的物体识别方法

作者:张飞; 黄国兴 黄淮学院信息工程学院; 河南驻马店463000; 华东师范大学计算机科学与软件工程学院; 上海200062

摘要:为提高物体识别对仿射变换的鲁棒性并降低误识别率,提出一种新的物体识别方法。采用仿射一尺度不变特征变换(ASIFT)方法检测图像中的关键点,提取各关键点的局部特征,包含ASIFT特征、纹理特征和颜色特征,并用三元图表示融合后的特征。采用分层匹配的思路识别物体并进行关键点匹配,匹配成功后再进行图匹配以降低误识别率。在PVOC-2007和COIL-1002个公共测试数据集下对该方法的参数选取和识别性能进行综合评价,结果表明,该方法具有较高的识别率,可有效进行物体识别。

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