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基于改进SIFT特征提取的自主移动机器人环境识别方法研究

Environment Recognition Method for the Autonomous Mobile Robot Based on Improved SIFT Feature Extraction
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摘要 为了提高机器人在环境识别中的实时性和准确性,在分析了SIFT描述算子性能及原理的基础上,对SIFT算法在计算描述算子阶段提出自适应修改步长的改进,以及在原先的匹配方法的基础上又加入二次反向匹配,既在一定程度上提高了实时性又对关键点的消除错配起到较好的效果。仿真结果也证明了其有效性。 In order to improve the real-time and accuracy ot environment recognition for robot, improving on sampling step in the phase of calculating the descriptors and adding Second reverse match to matching method on the basis of anglicizing performance and principle of SIFT descriptors, which satisfy requirement of enhancing speed and accuracy. The simulations also prove its sufficiency.
作者 杨柳 靳贝贝
出处 《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》 2009年第6期81-83,共3页 Programmable controller & Factory Automation(PLC & FA)
关键词 SIFT描述算子 自适应修改步长 二次反向匹配 SIFT descriptors Adaptive modified step length Second reverse match
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Kuglin CD,Hines DC.The phase correlation image alignment method[].IEEE International Conference on Cybernetics and Society.1975
  • 2David G Lowe.Distinctive Image Features from Sacle-Invariant Keypoints[].International Journal of Computer Vision.2004

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