【摘 要】
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近年来,随着计算机视觉技术的飞速发展,尤其是智能通讯设备的大量普及,用户获得数字图像的方法越来越容易,图片数量呈现急速增长的态势。并且图片文件蕴含信息较量大,已成为
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近年来,随着计算机视觉技术的飞速发展,尤其是智能通讯设备的大量普及,用户获得数字图像的方法越来越容易,图片数量呈现急速增长的态势。并且图片文件蕴含信息较量大,已成为当前最主要的信息传播方式。然而,面对海量的图片数据,在考虑角度、光照、尺度等因素变化的前提下,如何合理的选择特征检测、描述算法来降低图像噪声和背景的干扰,实现图像特征的可靠识别和图像的准确归类,是一个亟待解决的问题。本文就图像的特征检测及物体识别方法进行了研究,其主要内容包括如下三点:第一,对待测场景的图像进行局部特征检测。通过对传统局部特征检测算法进行实验研究,对比各种算法检测特征点的个数及速度。实验结果表明,FAST算法可以在最短时间内检测出大量的特征点。第二,采用SIFT算法进行特征点高维度尺度不变性的描述,并且在特征匹配阶段,定义特征点的信噪比,采用鲁棒性很高的贝叶斯分类器进行嘈杂背景中的物体识别。第三,通过实验结果验证了FAST与SIFT的特征检测算法组合,兼具有FAST特征检测的高效性和SIFT特征点描述的准确性。
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