文件名称：基于视觉的目标识别中改进SIFT算法研究_马庭田.pdf
文件大小：2.71MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-10 03:59:35
目标识别 SIFT算法
为解决 SIFT 特征匹配算法计算量大、运算速度慢等问题，在详细分析了原有经典算法的基础上，对其进行改进: 一方面从降低运算复杂度的角度考虑，通过对每个像素的梯度模值和梯度方向进行高斯加权，将原有 128 维的特征描述符降低至 24 维; 另一方面对特征向量的搜索方法进行改进，在原有 BBF 搜索方法的基础上，引入每一维度的数据与节点之间的关系来限定搜索范围，减少搜索次数，提高算法的搜索速度，进而减少算法整体的运行时间。最后，通过实验验证算法在运算速度上的提升，同时对匹配的准确度进行分析，在保证算法准确度的基础上提升运算速度。