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上传时间: 2018-07-01
详细说明： 使用具有尺度不变性的关键点提取图像特征 DAVID G.LOWE 摘要：这篇论文提出了一种提取图像关键特征的方法，该方法能够为不同场景或视角下同一个物体的匹配提供可靠的手段。该方法提取的特征具有尺度和旋转不变性。通过大量样本验证，这种方法提取的特征具有较强的抗光照变化、仿射变换、三维视角变化、噪声干扰的能力。这些特征具有很高的区分度，每一个特征都能够以较高的正确率与数据库中的众多特征匹配。这篇文章也介绍了使用这些特征去识别物体的方法，即通过使用快速的最近邻算法将个体特征与数据库中已知物体的特征相比较，然后使用HOUGH变换去鉴别该物体的类别，最后通过最小二乘法对姿态信息的一致性进行评估。这种方法能够在复杂的环境中提供稳定且近乎实时的识别手段。
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