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尺度不变特征转换特征提取优化算法研究
被引量:
3
1
作者
易军凯
边锆辉
姜大光
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期115-119,共5页
针对尺度不变特征转换(SIFT)算法时间复杂度高的缺点,提出了SIFT特征提取优化算法。分析了SIFT特征提取算法各个计算步骤的时间复杂性。对SIFT特征提取过程进行了优化,包括耗时最多的高斯金字塔的创建和计算特征描述符过程。优化算法降...
针对尺度不变特征转换(SIFT)算法时间复杂度高的缺点,提出了SIFT特征提取优化算法。分析了SIFT特征提取算法各个计算步骤的时间复杂性。对SIFT特征提取过程进行了优化,包括耗时最多的高斯金字塔的创建和计算特征描述符过程。优化算法降低了特征点提取时间,减少了特征点的重复匹配,同时保证了匹配结果的准确性。最后,实验证明了优化后的算法能有效降低时间复杂度。
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关键词
针对尺度不变特征转换算法
高斯金字塔
高斯核
特征描述符
特征点提取
物体识别
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职称材料
题名
尺度不变特征转换特征提取优化算法研究
被引量:
3
1
作者
易军凯
边锆辉
姜大光
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期115-119,共5页
基金
国家"863"计划重点项目(2009AA01Z433)
文摘
针对尺度不变特征转换(SIFT)算法时间复杂度高的缺点,提出了SIFT特征提取优化算法。分析了SIFT特征提取算法各个计算步骤的时间复杂性。对SIFT特征提取过程进行了优化,包括耗时最多的高斯金字塔的创建和计算特征描述符过程。优化算法降低了特征点提取时间,减少了特征点的重复匹配,同时保证了匹配结果的准确性。最后,实验证明了优化后的算法能有效降低时间复杂度。
关键词
针对尺度不变特征转换算法
高斯金字塔
高斯核
特征描述符
特征点提取
物体识别
Keywords
scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm
gaussian pyramid
gaussian kernel
feature de-scriptor
feature point extraction
object recognition
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
尺度不变特征转换特征提取优化算法研究
易军凯
边锆辉
姜大光
《北京化工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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