【摘 要】
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SIFT、BRISK等算法存在运算复杂、实时性差等问题,不能满足高速目标识别等应用需求,本文提出一种基于多尺度FAST-12的自适应阈值快速目标识别算法.首先,构造高斯空间金字塔,并在金字塔每层上使用自适应阈值的FAST-12检测子,然后利用Hessian矩阵去除特征不明显的边缘点,利用非极大值抑制法进一步筛选,消除特征点块,采用灰度图心法为提取出的特征点分配方向,最后利用同心圆的采样模式,通过贪
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京 100191 北京师范大学信息科学与技术学院,北京
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SIFT、BRISK等算法存在运算复杂、实时性差等问题,不能满足高速目标识别等应用需求,本文提出一种基于多尺度FAST-12的自适应阈值快速目标识别算法.首先,构造高斯空间金字塔,并在金字塔每层上使用自适应阈值的FAST-12检测子,然后利用Hessian矩阵去除特征不明显的边缘点,利用非极大值抑制法进一步筛选,消除特征点块,采用灰度图心法为提取出的特征点分配方向,最后利用同心圆的采样模式,通过贪婪穷举方法直接生成二进制描述子.实验结果表明,该算法在图像缩放、旋转和噪声影响的情况下,仍能准确地识别出目标,性能稳定可靠,而算法的运行速度得到了极大的提高.
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