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1.
《黑龙江科技信息》2016,(35)
文章针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的SIFT算法与改进的Harris算法相结合的图像匹配方法,对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris闽值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 相似文献
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《科技风》2017,(25)
图像匹配是当下计算机图像辅助技术的研究热点之一。基于SURF的图像匹配方法为当下常用的算法之一。SURF算法包含了图像特征点的检测,图像特征点的描述以及图像特征点的匹配三个部分。SURF算法中,图像特征点的检测是通过Hessian矩阵行列式而实现的。图像特征点的描述分为求取特征方向以及特征向量两个部分,SURF算法中利用Haar小波来求取特征点的特征方向以及特征向量。SURF算法中利用单方向欧氏距离来完成特征点的匹配。为了使得特征点的匹配具有更好的准确度,本文设计了基于改进SURF的图像匹配算法的研究。在SURF算法的基础上,利用欧氏距离建立双向匹配过程,使得特征点的匹配更加准确,从而提高图像匹配过程中匹配正确度。最后,通过实验结果对本文所设计方法的有效性进行了验证,实验结果表明,本文通过双向匹配过程改进的SURF算法具有更好的匹配正确度。 相似文献
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针对无人机采集图像时因为采集条件的影响,图像拼接延时较大的缺陷,提出图像匹配的快速方法,在匹配过程中引入POS观测值减少搜索时间,采用平均金字塔生成金字塔图像,特征点的匹配开始于分辨率最低的图像层,将上一层的图像匹配结果做为次层匹配的粗集.在初始的图像中得到匹配点后,基于RANSAC算法估计出变换矩阵的稳健值H;最后采用LM非线性优化算法进行优化;概述并研究图像融合的方法,实现快速拼接.实验表明,这种方法大幅提高拼接时间,提高了效率. 相似文献
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图像中的特征点可以用来匹配图像.本文给出了一个基于SIFT特征点集之间距离的图像匹配算法.首先提取出图像中的所有SIFT特征点,然后根据奇异值分解再选出特征点集,根据点集不变性计算出距离,最后根据距离值匹配图像,实验结果显示,该算法具有可行性. 相似文献
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生物特征识别过程中的人脸识别,人脸数量的巨大,限制了这项技术的应用性.本文提出了一种基于云计算的大规模人脸特征图像匹配技术,运用广域云计算网络模型,对图像中存在的人脸特征信息进行有效地提取.在云计算的相关对比算法中,运用改进的ASM匹配模型进行人脸特征的提取与匹配.保证特征的进度,运用云计算强大的运算能力,完成海量图像的人脸图像匹配,克服了传统算法的弊端.实验证明,这种算法能够避免由于人脸的图像数量过大,造成的图像匹配耗时的缺陷,大幅提高了相关算法的应用性. 相似文献
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图像匹配理论在图像识别和理解中应用广泛。本文介绍了一种基于小波金字塔的SSDA快速模板匹配算法,它对传统SSDA算法进行改进,采用了一种自适应阈值SSDA算法,不断对阈值进行自适应更新来减少运算量。通过大量试验对比验证了此算法的实时性和可靠性。 相似文献
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本文提出了改进的Harris算法与SUFT算法相结合的图像匹配方法,用稳定的SUFT算法检测提取尺度空间极值点作为特征候选点,根据灰度的"相似度"的原则进行Harris特征提取,实验结果表明,使用改进后的算法进行遥感图像配准能有效去除误配点,使候选点数量更少,特征点更稳定,使得匹配的效率更高,准确性更高。 相似文献
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针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的Harris算法与SIFT算法相结合的图像匹配方法,用稳定的SIFT算法检测提取尺度空间极值点作为特征候选点,根据灰度的＂相似度＂的原则进行Harris特征提取,使候选点数量更少,特征点更稳定,使得匹配的效率更高,准确性更高。 相似文献
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本文采用了一种基于主动外观模型(AAM)与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的特征提取方法,采用AAM方法提取初级特征点,然后通过SIFT算法得到二次特征点,最后采用基于蛙跳混合算法的特征匹配分析同一个人的不同年龄段的面貌特征。 相似文献
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提出了基于特征的三维地形匹配算法,通过提取山地的山谷线作为地形特征,对基准图和实时图中的特征进行匹配来确定飞行器所在的地理位置。匹配过程阐述了树描述符算法,拓扑粗匹配以及几何量精匹配等概念,该算法具有较大的拉入范围,在一定程度上可以克服因实时图和基准图的差异而产生的误匹配。 相似文献
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本文提出一种新的H/S(Harris/SIFT)特征点提取算法,在此基础上根据三角形相似性原理,引入基线三角形组及复数空间,使传统的被动搜索三角形变为主动构造三角形,并利用多模板实现图像匹配。实验表明该匹配算法在图像存在旋转、尺度变化等情况下具有良好的应用性能。 相似文献
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提出了一种人脸关键点检测方法,该方法用了少量的正面图像,不用归一化人脸图像,而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理。随机森林是一种分类器融合算法,可以很好地解决多类分类问题,虽然LBP特征简单,但其可以包含大量的纹理信息。利用改进的LBP特征与随机森林相结合,构成一种对人脸关键点检测的方法。通过高斯平滑图像的LBP特征的提取,对每个点生成特征,计算出有用的特征作为正例,并且与反例集合变为训练集。通过随机森林分类器进行分类,误差率较低,仅在10％左右。 相似文献
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基于改进特征提取及聚类的网络评论挖掘研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79.07%。在特征聚类阶段,本文提出的改进K-means算法相对传统算法具有更优的挖掘性能。 相似文献
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主要研究了视频图像目标跟踪准确性问题。在基于核的颜色特征统计描述及以此建立视觉目标观测概率方法的基础上,提出了一种改进的粒子滤波视频图像目标跟踪算法。首先,本文给出了基于标准粒子滤波的单特征、单目标跟踪算法,然后针对加权样本参数的选择不同,提出改进思路,最后通过与基于均值移位视觉目标跟踪算法的实验结果对比。提出的改进的粒子滤波跟踪算法在稳健性方面有显著地提高,而且若适当选择视觉跟踪参数,在实时性方面能得到有效地保证。 相似文献
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提出了一种结合颜色和形状特征的图像检索方法,针对传统基于内容图像检索不能很好满足用户需求的问题,提出了一种基于支持向量机（SVM）的相关反馈算法来捕捉用户的检索意图。实验结果证明,算法能发挥用户在检索过程中的作用,具有较好检索性能。 相似文献
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【目的/意义】本文融合文本和图像的多模态信息进行情感识别,引入图片模态信息进行情感语义增强,旨在
解决单一文本模态信息无法准确判定情感极性的问题。【方法/过程】本文以网民在新浪微博发表的微博数据为实
验对象,提出了一种基于DR-Transformer模型的多模态情感识别算法,使用预训练的DenseNet和RoBERTa模型,
分别提取图片模态和文本模态的情感特征;通过引入Modal Embedding机制,达到标识不同模态特征来源的目的;
采用浅层Transformer Encoder对不同模态的情感特征进行融合,利用Self-Attention机制动态调整各模态信息特征
的权重。【结果/结论】在微博数据集上的实验表明：模型情感识别准确率为 79.84%;相较于基于单一文本、图片模
态的情感分类算法,本模型准确率分别提升了 4.74%、19.05%;相较于对不同模态特征向量进行直接拼接的特征融
合方法,本模型准确率提升了 1.12%。充分说明了本模型在情感识别的问题上具有科学性、合理性、有效性。【创
新/局限】利用 Modal Embedding 和 Self-Attention 机制能够有效的融合多模态信息。微博网络舆情数据集还需进
一步扩充。 相似文献
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Traditional content based image retrieval attempts to retrieve images using syntactic features for a query image. Annotated image banks and Google allow the use of text to retrieve images. In this paper, we studied the task of using the content of an image to retrieve information in general. We describe the significance of object identification in an information retrieval paradigm that uses image set as intermediate means in indexing and matching. We also describe a unique Singapore Tourist Object Identification Collection with associated queries and relevance judgments for evaluating the new task and the need for efficient image matching using simple image features. We present comprehensive experimental evaluation on the effects of feature dimensions, context, spatial weightings, coverage of image indexes, and query devices on task performance. Lastly we describe the current system developed to support mobile image-based tourist information retrieval. 相似文献