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物体识别主要针对某一物体的多姿态特征点,对不同移动视频旋转角度下的关键点,进行2D、3D图像特征信息的最优匹配,不同物体特征识别流程包含关键点检测、特征提取与比对等环节,且存在多种几何特征统计与检测方法。本文主要借助于多姿态AAM算法、Face-detector相结合的方法,基于物体在不同旋转角度下灰度不变性、局部纹理不变性特征,对物象展开多姿态关键点的检测、特征识别与匹配,从而保证物体对象几何特征的层次化分类与识别精确度。