基于局部聚合描述符的视点不变视觉位置识别

针对目前视觉位置识别系统无法同时拥有视点不变、条件不变和高效率的性能,提出一种基于视点不变的位置识别系统,采用局部聚合描述符(VLAD)。采用高稳健性的加速稳健特征(SURF)算子进行特征检测,利用梯度直方图描述特征;利用VLAD将每个特征划分到特定的聚类中,使用局部敏感散列(LSH)进行数据降维,将特征随机投影到低维的二进制签名中,计算二进制签名;通过计算二进制图像签名上的汉明距离实现图像比较,识别视觉位置。实验结果表明,所提系统只需要占用很小的内存,就能够稳健适应变化的环境。