局部不变特征综述

摘要：

局部不变特征是近年来计算机视觉领域的研究热点.局部不变特征在宽基线匹配、特定目标识别、目标类别识别、图像及视频检索、机器人导航、场景分类、纹理识别和数据挖掘等多个领域得到了广泛的应用.本文基于局部不变特征检测、局部不变特征描述和局部不变特征匹配3个基本问题,综述了文献中现有的局部不变特征研究方法,并比较了各类方法的优缺点.根据特征层次的不同,局部不变特征检测方法可以分为角点不变特征、blob不变特征和区域不变特征检测方法3类.局部不变特征的描述方法可以分为基于分布的描述方法、基于滤波的描述方法、基于矩的描述方法和其他描述方法.局部不变特征匹配的研究主要集中在相似性度量、匹配策略和匹配验证3个方面.最后在分析各类研究方法的基础上,总结了局部不变特征研究目前存在的一些问题及可能的发展方向.

关键词：局部不变特征、局部不变特征检测、局部不变特征描述、局部不变特征匹配

所属期刊栏目：16

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目40971245

在线出版日期：2011-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：141-151