基于改进SIFT特征和粒子滤波的目标识别仿真研究

摘要：

针对在目标识别中原始SIFT(尺度不变特征转换)特征算法计算量大,特征点匹配耗时长等缺陷,采用一种改进的SIFT特征算法.在原始的SIFT算法基础上简化了特征描述符,以及对匹配算法进行了改进,考虑到识别过程中目标物体的特征点会发生变化,因此结合粒子滤波来实现对目标物体的识别.仿真结果表明:该方法继承了原始SIFT算法的优点,有效地避免了一些干扰,减小了计算量,在结合粒子滤波算法后能够有效地更新特征点的匹配,最终实现了对目标物体准确的识别.

关键词：SIFT算法、特征提取、关键点匹配、粒子滤波、目标识别

所属期刊栏目：24

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：常州市科技计划项目资助CJ20110023

在线出版日期：2012-10-29（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：64-68