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基于模板匹配的快速少纹理目标识别算法
被引量:
3
1
作者
秦海报
《电子科技》
2019年第1期47-51,共5页
针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进...
针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进行特征描述,快速提取出目标候选位置及其对应的尺度、角度信息;在检测出目标候选位置后,再利用局部特征加权方法建立新的模板特征,对目标候选位置计算新的相似度从而确定目标最终姿态。实验结果表明,文中算法与其他具有代表性的算法相比具有更好的识别率,并且识别时间大幅降低。
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关键词
少纹理目标
目标识别
模板匹配
目标候选位置
二进制方向压缩映射
局部特征加权
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职称材料
题名
基于模板匹配的快速少纹理目标识别算法
被引量:
3
1
作者
秦海报
机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
出处
《电子科技》
2019年第1期47-51,共5页
基金
航空科学基金(20161852017)~~
文摘
针对传统的基于模板匹配算法通常考虑模板的整体性往往遇到计算性能复杂的问题。文中提出一种基于二进制方向压缩映射和局部特征加权的快速少纹理目标识别方法。根据目标边缘点的量化梯度方向,利用二进制方向压缩映射方法对目标模型进行特征描述,快速提取出目标候选位置及其对应的尺度、角度信息;在检测出目标候选位置后,再利用局部特征加权方法建立新的模板特征,对目标候选位置计算新的相似度从而确定目标最终姿态。实验结果表明,文中算法与其他具有代表性的算法相比具有更好的识别率,并且识别时间大幅降低。
关键词
少纹理目标
目标识别
模板匹配
目标候选位置
二进制方向压缩映射
局部特征加权
Keywords
texture-less object
object detection
template matching
object candidate locations
the binarized orientation compressed map
the local feature weighting
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模板匹配的快速少纹理目标识别算法
秦海报
《电子科技》
2019
3
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