基于局部聚合描述符的视点不变视觉位置识别

摘要：

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.

关键词：视觉位置识别系统、局部聚合描述符、局部敏感散列、二进制图像、汉明距离

所属期刊栏目：41

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61873030

在线出版日期：2020-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3181-3187