【摘 要】
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为了提高无人驾驶汽车交通标志识别的准确率,提出了一种提取SIFT特征进行匹配识别的算法。首先构建DOG尺度空间并检测其中的极值点;然后进行关键点定位;接着计算关键点周围16
【机 构】
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武汉理工大学汽车工程学院; 武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室;
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为了提高无人驾驶汽车交通标志识别的准确率,提出了一种提取SIFT特征进行匹配识别的算法。首先构建DOG尺度空间并检测其中的极值点;然后进行关键点定位;接着计算关键点周围16×16像素内的梯度方向,生成梯度方向直方图,得到关键点的描述子;最后根据欧式距离与标准样本图像中的关键点进行匹配,完成识别。采用德国GTSRB数据库对SIFT算法进行了测试,测试结果表明,该算法比传统的形状特征、HOG特征识别方法具有更高的准确率,并能无视光照、形变等因素的影响。
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