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VR中基于改进SIFT特征匹配的手势检测与跟踪
1
作者 苏琳 邹静 许媚 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期83-90,共8页
随着虚拟现实(virtual reality,VR)技术的迅猛发展,对自然人机交互的需求日益增长,其中手势识别技术扮演着至关重要的角色.它不仅要求高度的准确性,还必须保证实时响应,以确保用户能够获得流畅的交互体验.本研究提出了一种创新的手势检... 随着虚拟现实(virtual reality,VR)技术的迅猛发展,对自然人机交互的需求日益增长,其中手势识别技术扮演着至关重要的角色.它不仅要求高度的准确性,还必须保证实时响应,以确保用户能够获得流畅的交互体验.本研究提出了一种创新的手势检测与跟踪方法,该方法基于改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)特征匹配技术,专门针对VR环境中的手势识别进行了优化.首先,本文对SIFT算法进行了深入的改进,通过引入先进的描述子来增强特征的区分度,这使得算法能够更准确地捕捉到手势的关键特征.然后,为了进一步提升匹配的准确性,我们精心设计了特征匹配策略,优化了特征点之间的对应关系,确保了在复杂场景下也能实现高效匹配.最后,针对实时性的需求,本文开发了一套算法优化策略,通过调整算法流程和计算方式,确保了算法即使在动态和多变的环境中也能保持高效稳定的运行,从而满足了实时手势跟踪的应用需求.实验结果表明,所提模型的预测准确率为0.926,表现出了优异的预测性能. 展开更多
关键词 虚拟现实 手势检测 改进sift算法 特征匹配 人机交互
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基于多尺度注意力机制的无人机小目标检测算法 被引量：1
2
作者 冯迎宾 郭枭尊 晏佳华 《兵工学报》 北大核心 2025年第1期12-21,共10页
针对无人机航拍图像密集度大、目标尺寸小、背景复杂等难点,提出一种基于多尺度注意力机制的小目标检测(Small target detection of BPAN-EF_C2f YOLOv8s,SBE_YOLOv8s)算法,通过设计一种基于多尺度注意力机制的特征提取模块(EMA-Faster ... 针对无人机航拍图像密集度大、目标尺寸小、背景复杂等难点,提出一种基于多尺度注意力机制的小目标检测(Small target detection of BPAN-EF_C2f YOLOv8s,SBE_YOLOv8s)算法,通过设计一种基于多尺度注意力机制的特征提取模块(EMA-Faster Block_C2f,EF_C2f),替换YOLOv8网络中的C2f模块,提高网络对小目标特征的提取能力;在特征融合网络中增加P1检测层,并设计一种跨尺度特征融合结构(Bi-Path Aggregation Network,BPAN),融合小目标特征信息;增加一个微小目标检测头,使用SIoU Loss作为边界框损失函数,提升小目标检测精度和网络收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行实验验证。验证结果表明:与YOLOv8s算法相比,新算法在检测精度上提升了6.9%、mAP50提升了9.1%,模型参数量减少了44.6%,检测速度为28帧/s,新算法在小目标检测领域具有一定的实用性。 展开更多
关键词 多尺度注意力机制 YOLOv8s算法 特征提取 跨尺度特征融合 小目标检测
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基于尺度不变特征变换特征点应用于印刷检测的快速匹配算法 被引量：4
3
作者 谢文吉 孙晓刚 张亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期186-189,共4页
基于机器视觉的质量检测在印刷行业的应用日益重要,而图像匹配算法是其中的关键步骤。针对此问题提出一种应用于印刷行业的快速高精度匹配算法。首先利用尺度不变特征转换(SIFT)算法精确稳定地提取关键点,然后通过基于灰度相关系数的模... 基于机器视觉的质量检测在印刷行业的应用日益重要,而图像匹配算法是其中的关键步骤。针对此问题提出一种应用于印刷行业的快速高精度匹配算法。首先利用尺度不变特征转换(SIFT)算法精确稳定地提取关键点,然后通过基于灰度相关系数的模板匹配算法在定位图像与模板图像的关键点之间找到匹配关系,并结合随机抽样一致(RANSAC)方法剔除错误匹配,从而使得整个快速匹配算法高效、稳定、准确。与SIFT算法比较,该算法不仅在时间上快很多,能够满足实时应用的要求,并且极少出现错误匹配。 展开更多
关键词 图像匹配 模板匹配 尺度不变特征转换算法 印刷质量检测 亚像素
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铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法 被引量：5
4
作者 朱力强 许力之 +2 位作者 赵文钰 王耀东 朱兴红 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期215-226,共12页
准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multip... 准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明:提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^(-1),优于同类型的骨干网络,且能满足铁路场景的行人实时监测需求。 展开更多
关键词 铁路周界入侵检测 目标检测算法 特征提取网络 多尺度特征感知 神经网络
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基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测
5
作者 张秀再 邱野 沈涛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期397-407,共11页
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标... 在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显. 展开更多
关键词 小行人目标检测 SSD算法 注意力机制 亚像素卷积 多尺度特征融合
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基于区域分块与尺度不变特征变换的图像拼接算法 被引量：65
6
作者 李玉峰 李广泽 +1 位作者 谷绍湖 龙科慧 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1197-1205,共9页
针对图像匹配算法计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于区域分块与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像拼接算法。该算法利用图像能量的归一化互相关系数快速分割出匹配图像与待匹配图像间的相似区域,利用SIFT算法在重叠区域中搜索... 针对图像匹配算法计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于区域分块与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像拼接算法。该算法利用图像能量的归一化互相关系数快速分割出匹配图像与待匹配图像间的相似区域,利用SIFT算法在重叠区域中搜索出能用于匹配的图像特征点并实现快速精确配准。然后,通过对图像进行了几何校正和图像融合来实现图像序列间的无缝拼接。实验结果表明,该算法减少了传统SIFT算法的大量无用搜索,改善了图像的几何失真,降低了算法复杂度,提高了图像匹配的速度,在保证90%以上的匹配准确率的基础上,计算时间较传统SIFT算法减少了近50%。提出的算法可准确、快速地实现有形变和尺度变换图像的无缝拼接。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换(sift) 区域分块 图像匹配 图像拼接 归一化互相关
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尺度不变特征转换算法在图像特征提取中的应用 被引量：16
7
作者 林陶 黄国荣 +1 位作者 郝顺义 沈飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1688-1691,1698,共5页
针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法.该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然... 针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法.该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然的旋转不变性,该算法以特征点为中心,采用近似大小的两个同心圆区域代替原算法的矩形区域,在内圆和外圆环区域内分别统计12个方向的梯度累加值,把局部特征描述符的维数从128维降低到24维,降低了算法复杂度;其次加入了12维的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法对图像中相似区域的分辨能力.仿真结果表明,改进后的算法实时性比原算法提高了59.5%,当图像存在多个相似区域时,误匹配率下降了9个百分点.所提算法在图像处理的实时性要求较高的场合下适用性较好. 展开更多
关键词 尺度不变特征转换算法 立体视觉 特征点匹配 全局信息 特征描述符
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基于多尺度SIFT特征的SAR目标检测 被引量：7
8
作者 周德云 曾丽娜 张堃 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期867-873,共7页
提出一种用于SAR图像目标检测的多尺度SIFT特征提取及降维方法。针对在单一尺度下无法完整描述SAR目标的问题,采用高斯尺度空间和多组种子点的方式实现多尺度SIFT特征描述,并对同一尺度和不同尺度间的描述冗余和结构冗余分别采取稀疏编... 提出一种用于SAR图像目标检测的多尺度SIFT特征提取及降维方法。针对在单一尺度下无法完整描述SAR目标的问题,采用高斯尺度空间和多组种子点的方式实现多尺度SIFT特征描述,并对同一尺度和不同尺度间的描述冗余和结构冗余分别采取稀疏编码和特征统计的降维方式实现去冗余处理。在多尺度因子和尺度层数的选择上,通过定量计算选取最优描述参数,使得代表目标特征的向量既包括目标整体轮廓信息又包含图像细节描述。与传统双参数恒虚警率、单尺度SIFT特征、多尺度SIFT-PCA等方法进行对比测试,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 SAR图像 目标检测 多尺度 尺度不变特征变换(sift)
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采用改进的尺度不变特征变换算法计算物体旋转角度 被引量：16
9
作者 朱齐丹 李科 +1 位作者 蔡成涛 程甘霖 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1669-1676,共8页
改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方... 改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,使其在进行图像匹配的同时,可以求取出物体的旋转角度。首先,利用SIFT特征对旋转保持不变的特性,按照原算法提取出旋转前后两幅图像的SIFT特征,分析特征点主方向的计算过程,记录每个特征点主方向的角度值进行特征匹配。然后,计算出每对匹配的SIFT特征点的主方向角度之差,得到特征点的旋转角度;采用迭代自组织聚类的方法分析得到的特征点旋转角度数据,依据类内方差和类内样本数目,选取正确的样本类。最后,选用该样本类的均值作为物体的最终旋转角度。实验结果表明,该方法在图像畸变不大时的误差在3°以内,即使在部分遮挡的情况下,也能较好地计算出旋转角度。在时间复杂度增加不大的情况下,使SIFT算法具有了计算旋转角度的功能,拓宽了应用方向。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换算法 特征点主方向 旋转角度 聚类分析
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快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子 被引量：9
10
作者 张岩 李建增 +1 位作者 李德良 杜玉龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1406-1413,共8页
为提高特征检测的可靠性与实时性,提出了一种快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptive robust invariant scalable feature detector,FARISFD)。首先提出尺度空间组数自适应选取方法改善了检测子针对不同图像的鲁棒性,然后... 为提高特征检测的可靠性与实时性,提出了一种快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子(fast adaptive robust invariant scalable feature detector,FARISFD)。首先提出尺度空间组数自适应选取方法改善了检测子针对不同图像的鲁棒性,然后提出基于过渡层的尺度空间构建方法加强了尺度空间的鲁棒性,最后利用基于加速段的特征检测子(features from accelerated segment test,FAST)计算特征分数,并通过简化传统亚像素级矫正方法,提高了特征分数的计算与亚像素级矫正速度。通过复现率与耗时实验进行了验证,与5种使用广泛的检测子对比结果表明,FARISFD的鲁棒性与速度较高。 展开更多
关键词 特征匹配 特征检测 快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子 加速的风式特征算子 基于加速段的特征检测子
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改进的抗全仿射尺度不变特征变换图像匹配算法 被引量：15
11
作者 贺柏根 朱明 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2472-2477,共6页
针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用... 针对现有匹配算法难以解决图像发生仿射变换特别是发生大视角变换时的有效匹配问题,本文对匹配稳定性较好的尺度不变特征变换(SIFT)算法进行了深入研究和改进。借鉴其模拟和归一化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并采用SIFT算法进行匹配。结果显示,提出的算法不仅保留了SIFT原有的对仿射变换的抵抗能力,而且对视角变换也有很好的鲁棒性,实现了完全的抗仿射变换。实验结果表明,与传统的SIFT算法相比,本文算法对仿射变换尤其是有大视角改变时有更好的适应性。 展开更多
关键词 图像处理 尺度不变特征变换算法 特征匹配 仿射不变量
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基于分水岭分割和尺度不变特征点的多目标全自主跟踪算法 被引量：3
12
作者 胡珂立 谷宇章 +2 位作者 王营冠 邹方圆 金锋 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1827-1832,共6页
该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为... 该文针对多目标的鲁棒跟踪问题,设计了一种基于图像分水岭分割和尺度不变特征变换(SIFT)特征点的多目标全自主跟踪算法。为规避图像平坦区域,提出在原图上叠加规则坡度图的思想,并在浮点域进行一定尺度高斯模糊处理,将区域极小值点作为种子点完成分水岭分割,并将极值点作为目标特征点,通过前后帧分水岭映射生成特征点短时轨迹,自动检测运动目标。之后依据目标所处状态(是否发生遮挡)和分水岭分割图建立、更新目标SIFT特征池,结合分水岭映射、SIFT特征池匹配完成对目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,该算法能有效完成视频中多目标的持续跟踪,并对目标遮挡有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 多目标跟踪 全自主 分水岭分割 尺度不变特征变换(sift)
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基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法 被引量：10
13
作者 张丽敏 周尚波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第4期1019-1023,共5页
利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和... 利用分数阶微积分运算处理图像信息,有利于强化和提取图像的纹理细节,使图像得到增强,更有利于对图像特征的提取。为了提高图像匹配的正确性,用基于分数阶微积分图像处理方法,提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法,将高斯滤波和分数阶微分滤波相结合,用分数阶微分对图像特征进行强化,检测出更加稳定的尺度空间极值点,然后筛选出更多和更准确的匹配特征点,最后进行图像匹配。实验表明,在SIFT中引入分数阶微积分的应用,能够得到更多的特征关键点,提高图像匹配的正确性。 展开更多
关键词 分数阶微分 图像增强 尺度不变特征变换算法 图像匹配 特征关键点
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SIFT与核局部不变映射结合的特征描述算法 被引量：2
14
作者 周理 毕笃彦 +1 位作者 何林远 胡云宝 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期382-389,共8页
为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能... 为更好地实现图像跟踪,寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子,提出了一种基于核局部不变映射的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征描述算法。该算法在继承SIFT算法良好性质的基础上,依据不同空间尺度下能量特征差异性,对尺度内的子图像层数进行细化,以提高稳定特征点的数量。此外,借助核方法的映射特性,解决了局部不变映射法丢失非线性高维特征的问题,形成一种基于核局部不变映射的非线性降维法,进而对特征描述子进行特征重划。实验结果表明,在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种场景下,相较现有的主成分分析-SIFT算法,该描述子不但取得更多的稳定特征点,而且计算速度也得到大幅提升。 展开更多
关键词 尺度不变特征转换算法 核局部不变映射 能量特征 核方法
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改进仿射尺度不变特征变换算法的图像配准 被引量：7
15
作者 范雪婷 张磊 赵朝贺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1449-1452,共4页
为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换(ASIFT)算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法(ORSA)结合以单应矩阵为几何线性约束模型... 为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换(ASIFT)算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法(ORSA)结合以单应矩阵为几何线性约束模型的随机抽样一致性(RANSAC)改进匹配算法,提高了匹配精度和重复纹理结构的适应能力。实验结果表明,提出的改进算法能较好地匹配高度相似纹理,计算量小,计算速度快且精度高。 展开更多
关键词 图像配准 仿射尺度不变特征变换算法 单应矩阵 重复纹理匹配
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基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与实现 被引量：3
16
作者 许川佩 王光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期1801-1806,共6页
针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结... 针对尺度不变特征变换（SIFT）算法实时性差的问题,提出了利用开放式计算语言（Open CL）并行优化的SIFT算法。首先,通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构,使得算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后,采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计,提高数据读取效率,降低传输延时;最后,利用Open CL语言在图形处理单元（GPU）上实现了SIFT算法的细粒度并行加速,并在中央处理器（CPU）上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时,并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51~19.33和2.34~4.74倍。实验结果表明,利用Open CL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性,并能克服统一计算设备架构（CUDA）因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换算法 开放式计算语言 复用内存对象 细粒度并行 异构系统
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一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法 被引量：1
17
作者 李木国 孙慧涛 杜海 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1071-1077,共7页
针对SIFT算法计算复杂、难以应用于实时测量系统的问题,提出一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法,可使模块化的SIFT算法以并行数据流的形式执行;同时利用分时复用方法对各步结构进行优化,使算法的实现达到速度和资源的平衡。与现有的SIF... 针对SIFT算法计算复杂、难以应用于实时测量系统的问题,提出一种基于FPGA的尺度不变特征转换算法,可使模块化的SIFT算法以并行数据流的形式执行;同时利用分时复用方法对各步结构进行优化,使算法的实现达到速度和资源的平衡。与现有的SIFT算法实现方案相比,大幅减少了运算时间和存储单元,提高了逻辑单元使用效率。算法在一片XILINX FPGA上实现,读入像素数据流,输出关键点的特征描述,使用多幅256×256的图像对其进行仿真验证,结果表明此算法结构在保证了图像处理效果的同时,有效地提升了SIFT算法的实时性。 展开更多
关键词 图像匹配 sift算法 尺度不变特征变换 FPGA
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结合注意力和多尺度特征的电动汽车负荷预测
18
作者 肖霞 马强 杨震 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期57-64,共8页
针对电动汽车负荷随机性以及预测精度低的问题,在TCN基础上,提出一种结合变分模态分解、注意力机制和多尺度特征的电动汽车负荷预测模型(VMD-AM-MSF-TCNnet)。首先,采用鲸鱼优化算法结合变分模态分解将电动汽车负荷序列分解;其次,引入... 针对电动汽车负荷随机性以及预测精度低的问题,在TCN基础上,提出一种结合变分模态分解、注意力机制和多尺度特征的电动汽车负荷预测模型(VMD-AM-MSF-TCNnet)。首先,采用鲸鱼优化算法结合变分模态分解将电动汽车负荷序列分解;其次,引入门控机制和双重注意力改进TCN残差块结构,把不同尺寸的改进TCN残差块与注意力相结合实现多尺度特征融合;最后,对负荷分量进行预测再重构得到最终结果。实验结果表明,所提模型相比原始TCN在RSE、RAE、R~2性能指标上均有所提升,该模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 TCN 变分模态分解 注意力机制 多尺度特征 鲸鱼优化算法
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基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法 被引量：6
19
作者 朱晓珺 韩林 邹香玲 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2017年第10期54-56,61,共4页
为了解决当前钢板表面缺陷在对比度弱、边缘复杂和光照不均干扰下易导致检测能力较低的问题,文章提出了基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法。首先,引入高斯差分和Hessian矩阵,对钢板图像进行空间尺度函数计算,统计SIFT深... 为了解决当前钢板表面缺陷在对比度弱、边缘复杂和光照不均干扰下易导致检测能力较低的问题,文章提出了基于SIFT特征与多层BP神经网络的钢板缺陷检测算法。首先,引入高斯差分和Hessian矩阵,对钢板图像进行空间尺度函数计算,统计SIFT深度向量特征,完成缺陷特征的检测与收集。然后,基于神经网络原始模型,计算其第五层输出结果,优化缺陷检测结果,并最小化输出层与期望值的差异平方,滤除伪SIFT特征的干扰,建立多层BP神经网络拓扑分析算子,准确识别钢板缺陷。最后,基于软件工程,设计检测系统软件,对文中算法的缺陷检测精度进行测试。实验测试结果显示:与当前主流钢板缺陷检测技术相比,文中算法拥有更高的准确性与鲁棒性。 展开更多
关键词 钢板缺陷检测 sift特征 BP神经网络 空间尺度 深度向量
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基于尺度不变局部特征的摄像机运动检测
20
作者 黎俊 彭启民 +1 位作者 吕文先 范植华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期5134-5137,共4页
摄像机运动检测是自动视频分析的重要内容。提出一种基于尺度不变局部特征的摄像机运动检测方法。该算法通过帧间局部特征的匹配,通过归一化软投票的方法鲁棒地估计特征匹配对的位置、尺度的变化,并根据各变化值和投票数的特点识别出摄... 摄像机运动检测是自动视频分析的重要内容。提出一种基于尺度不变局部特征的摄像机运动检测方法。该算法通过帧间局部特征的匹配,通过归一化软投票的方法鲁棒地估计特征匹配对的位置、尺度的变化,并根据各变化值和投票数的特点识别出摄像机的运动类型。该方法简单、鲁棒,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 摄像机运动检测 尺度不变局部特征变换 视频分析 软投票
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