基于方向信息的随机蕨特征匹配算法

摘要：

特征点匹配是计算机视觉领域研究的核心问题之一。现有的随机蕨算法具有简单、高速的优点，但随机蕨算法训练得到的分类器体积过大，低内存的移动设备难以承受，严重限制了该算法的应用范围。针对该问题，提出一种基于方向信息的随机蕨特征匹配算法，对用于训练的小图块进行“归零化”处理，提取特征属性构造特征向量，建立朴素贝叶斯模型训练分类器。实验结果表明，经过该方法处理后，在相近识别精度下，得到的分类器体积减小到原始算法的1/8~1/16，满足实时性要求。

关键词：随机蕨、特征匹配、增强现实、模式识别、贝叶斯模型、方向蕨

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2014-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：192-195,202