基于改进的SIFT顺序尺度标志识别算法

设计一种由矩形和圆构成的合作标志;为克服动态环境下拍摄影像的旋转、平移、变形等问题,提出了一种改进的SIFT尺度信息提取方法,通过统计信息量,设定合适阈值去除误差点,根据均值对尺度信息排序,优化尺度信息;将优化后的特征量作为支持向量机(SVM)的输入,经过训练、预测,完成标志识别。与传统HU不变矩、仿射矩(AMI)相比,在清晰、加噪、遮挡等条件下,改进的SIFT尺度信息特征量都具有更高的识别精度。实验表明:利用SIFT顺序尺度进行目标识别的方法在准确性和鲁棒性方面能够满足要求,算法能较准确的进行标志识别。