【摘 要】
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针对目标识别过程中识别精度不高、实时性不好的问题,提出基于尺度不变特征转换（SIFT）算法的改进算法,该算法通过研究传统的SIFT算法特征匹配正确率不高、匹配耗时过长的问题,
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针对目标识别过程中识别精度不高、实时性不好的问题,提出基于尺度不变特征转换（SIFT）算法的改进算法,该算法通过研究传统的SIFT算法特征匹配正确率不高、匹配耗时过长的问题,结合Harris算子角点检测特性提出改进,在高斯差分尺度空间内直接检测角点,使得提取的特征点数目减少,计算量降低,特征点提取的显著性提高;同时使用RANSANC方法进行特征匹配约束,减少误匹配,进一步提升目标识别的正确率.为了验证提出算法的有效性,通过MATLAB对算法在尺度变化和噪声等复杂情况下的匹配效果进行实验验证,结果表明,改进
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