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题名基于余弦核函数的SIFT描述子改进算法
被引量：3
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作者
丁理想
何川
李书杰
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2017年第3期373-381,共9页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120111110003)
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文摘
原始的SIFT特征描述子维数较高,包含较多的冗余数据,因而在各类应用中需要耗费较多的时间。文中考虑到SIFT描述子内部梯度向量之间的关系,采用基于余弦核函数的核主成分分析法对SIFT特征描述子进行降维操作。首先,提取样本图像的SIFT特征描述子,利用余弦函数生成核主成分矩阵,提取其在主方向上的投影矩阵;然后,利用该投影矩阵对新采集的描述子进行降维操作。实验中采用图像匹配的方式比较描述子性能,实验表明:该算法可以有效降低特征描述子的维数;同时,在不降低匹配准确率的情况下,能够获得比SIFT多的匹配点,而且时间性能显著提高。
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关键词
模式识别
图像配准
特征描述子
主成分分析法
余弦核函数
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Keywords
pattern recognition
image registration
local descriptor
principal component analysis
cosine kernel function
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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