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题名基于改进SIFT匹配方法的货架乳制品识别
被引量：2
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作者
郑建彬
白雅贤
詹恩奇
汪阳
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机构
武汉理工大学信息工程学院
武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第9期315-319,共5页
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基金
国家自然科学基金(61303028)资助
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文摘
利用尺度不变特征变换(SIFT)算法识别盒装乳制品时易产生误匹配,从而影响识别的准确率。为了消除误匹配点的影响并精确识别商品的种类和数量,提出了一种改进的SIFT误匹配点剔除方法。根据盒装乳制品图像形变较小、多数为刚性变换的特点,首先利用粗匹配对的主方向角度差进行筛选,再计算出模板图和测试图各自特征点两两之间的距离比,标记距离比出现异常的匹配点,最后通过投票剔除误匹配点。在自建商品图像数据库上将所提方法与改进的随机抽样一致性算法、基于图的消除误匹配点方法进行对比测试,结果表明,所提方法在匹配准确率和误剔除率方面有明显改善。
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关键词
商品识别
尺度不变特征变换
误匹配
空间一致随机抽样一致性
图转换匹配算法
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Keywords
Retail product recognition, Scale-invariant feature transform （SIFT）, Mismatching, Spatially consistent ran- dom sample consensus （SC-RANSAC）, Graph transformation matching method（GTM）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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