基于条件互信息量的随机蕨特征匹配算法

摘要：

为解决随机蕨属性组合独立性假设导致分类器性能降低的问题,提出了一种基于条件互信息量的随机蕨特征识别方法,通过已知类别属性组合之间的互信息量最大化,将关联度大的特征属性划分为一个蕨丛,并建立朴素贝叶斯模型,训练分类器.此特征属性选择方法改进了随机蕨离线训练机制,有效提高了分类器的性能,显著改善了随机蕨特征匹配算法的有效性.结合实例及仿真分析,验证了所提算法在保证实时性的同时提高了特征匹配的精确度.

关键词：随机蕨、特征匹配、视觉跟踪、条件互信息、增强现实

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目30970866;广东省科技计划基金项目2009B010800019

在线出版日期：2012-07-17（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：1908-1912