基于迭代最邻近的多视角目标识别算法研究

摘要：

针对传统图像识别视角单一问题,提出了一种改进的多视角目标识别算法,结合空间结构连续性,利用迭代最邻近算法ICP(Iterative Closest Points)进行多视角目标识别.首先,构建高斯尺度空间来提取具有尺度不变性的SURF(Speed-up Robust Features)特征点,得到特征描述子,且根据描述子的相似性得到初始转换参数;然后,将描述子相似性与空间结构连续性相结合,利用ICP求得匹配对,并进行配准;最后,在各个角度的图像中对目标图像进行识别,取得了较好的效果.实验结果表明,所提出算法识别效果显著,准确率高,具有很好的鲁棒性.

关键词：特征相似性、图像配准、局部结构限制、空间连续性

所属期刊栏目：28

分类号：TP416;TN959.17

资助基金：河南省科技攻关计划项目132102210058;河南省教育厅科学技术研究重点项目13A510123

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：73-77