论文部分内容阅读
为了解决尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法在电子标签图像匹配中耗时长、匹配率不高等问题,提出了基于改进PCA-SIFT的图像匹配算法。首先通过SIFT算法获取图像关键特征点,形成128维特征向量,然后采用PCA降维后进行K-means聚类,实现对电子标签的有效辨别,初步剔除无效图片,最后采用随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)仿射变换,实现对电子标签的快速匹配。实验结果表明:与其他匹配算法