【摘 要】
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特征点匹配是计算机视觉领域研究的核心问题之一。现有的随机蕨算法具有简单、高速的优点,但随机蕨算法训练得到的分类器体积过大,低内存的移动设备难以承受,严重限制了该算
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算中心,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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特征点匹配是计算机视觉领域研究的核心问题之一。现有的随机蕨算法具有简单、高速的优点,但随机蕨算法训练得到的分类器体积过大,低内存的移动设备难以承受,严重限制了该算法的应用范围。针对该问题,提出一种基于方向信息的随机蕨特征匹配算法,对用于训练的小图块进行"归零化"处理,提取特征属性构造特征向量,建立朴素贝叶斯模型训练分类器。实验结果表明,经过该方法处理后,在相近识别精度下,得到的分类器体积减小到原始算法的1/8~1/16,满足实时性要求。
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