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针对SIFT(Scale-invariant featrue transform)多量性特征,可能会产生很多不必要的关键点,因此在本文中结合背景减法算法,对重点物体进行提取,更好的体现局部特征的优势。并且引入K-L变换,在不影响质量的情况下对特征向量进行降维处理,以提高运行效率。
基于SIFT特征的匹配算法改进
【摘 要】
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针对SIFT(Scale-invariant featrue transform)多量性特征,可能会产生很多不必要的关键点,因此在本文中结合背景减法算法,对重点物体进行提取,更好的体现局部特征的优势。并且引入K-L变换,在不影响质量的情况下对特征向量进行降维处理,以提高运行效率。
【机 构】
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上海海事大学信息工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年35期
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