基于局部特征的目标自动识别

【摘要】图像背景复杂、目标占像素数量少导致目标难以描述，是远距离目标识别的难点。本文针对远距离目标提出了一种基于局部特征的识别算法，主要步骤包括局部特征提取、局部特征编码和特征分类。本文首先比较了几种经典的关键点检测算法，表明带有高斯滤波的检测器会造成的图像细节损失、不利于远距离目标提取，进而提出利用尺度空间AGAST角点检测器进行关键点检测；同时，本文通过数学推导改进了SURF描绘器，提高了其抗旋转性。在此基础上，本位提出利用尺度空间AGAST角点检测器和改进的SURF描绘器提取局部特征。然后，本文算法利用基于空间金字塔匹配(SPM)的特征袋编码(BoF)对局部特征进行编码；得到的合成特征能够更加有效地描述目标。最后，本文算法利用径向基函数(RBF)核的支持向量机分类器进行特征分类，使分类时间达到毫秒级别。实验结果表明，本文提出的识别算法的计算时间(163.9ms)低于基于SURF特征的算法(213.4ms)；对视角变化目标(96.61%)和光照变化目标(96.88%)的识别率高于基于SIFT的算法，而与基于SURF的算法的接近；对尺度变化目标的识别率明显地高于基于SIFT或SURF的识别算法，对于7系数降采样获得的测试图集的识别率超过50%。本文对实验结果进行了分析，并总结本文算法适用于远距离目标的识别。
【作者】王飞宇；
【导师】贾平；
【作者基本信息】中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)，机械电子工程，2014，硕士
【关键词】目标自动识别；局部特征；局部特征编码；模式分类；加速分割试验；特征袋编码；支持向量机；

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