【摘 要】
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针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图（PCA-HODG）的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图
【机 构】
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中国传媒大学计算机学院,湖南师范大学湖南文化资源开发研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2012BAH37F02);文化部科技创新项目(2014KJCXXM08)~~
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针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图（PCA-HODG）的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的深度图进行边缘检测和梯度计算,获得区域形状直方图特征并量化;同时运用主成分分析（PCA）进行降维;最后,为实现特征获取的精确性和完整性,采用滑动窗口检测方法实现整幅深度图的特征提取,并再次降维。在特征匹配分类实验中,对于Street测试序列帧,该算法比距离样本深度特征（RSDF）
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