基于KCCA的特征匹配方法

摘要：

特征匹配问题是计算机视觉和模式识别中一个关键步骤,在很多领域都有着重要的应用.借助核典型相关分析思想,提出了一种基于空间相关性的特征匹配方法,该方法通过核典型相关分析,将特征点集投影到核空间中,并将投影向量作为匹配特征,根据投影向量之间的相似性进行匹配.仿真实验结果表明,该算法优于基于谱分解的特征匹配算法,在图像含有噪声和存在结构误差的情况下,算法具有较高的匹配率.

关键词：核典型相关分析、特征匹配、特征检测、图像配准、奇异值分解

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川理工学院科研基金项目2010XJKYL009;四川省教育厅重点项目11ZA121

在线出版日期：2013-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3488-3491