文件名称：足球机器人视觉目标识别的PCA-SIFT算法 (2013年)
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更新时间：2024-05-19 03:58:37
自然科学 论文
针对Robocup类人组比赛的特殊环境,为了识别比赛双方机器人,并克服光照变化、图像扭曲等问题给识别目标带来的干扰,选用尺度不变特征变换(SIFT)算法进行特征提取。由于SIFT算法的实时性差,提出改进的PCA-SIFT目标识别算法,将主成分分析法(PCA)用于对经典SIFT算法中的128维描述子进行降维,并用最近部法进行特征点的匹配。通过实验发现,经过PCA改进的描述子不仅提高了运算速度,匹配度也保持在较好的状态。