基于视觉特征匹配的地点识别

发布时间：2021-09-13 19:49

　　基于图像检索、匹配的地点识别是用于智能系统的一项关键技术,涉及到图像特征提取、特征匹配及大规模索引等问题,该技术在无人系统的智能导航、视觉定位等方面有极其重要的应用价值,是计算机视觉与人工智能领域的研究热点。论文针对基于建筑物图像的地点识别问题,从特征提取、特征匹配、图像索引三个方面,围绕图像局部特征的理论与算法展开研究。主要工作包括:针对传统手工特征在图像模糊、视角或光照变化剧烈时特征点不变性减弱的问题,论文分析几种常用的局部特征提取方法,在卷积神经网络的基础上,提出利用特征选择层提取显著性的局部特征点及其描述子,使用带标注的建筑物数据集训练模型。该方法用图像分类模型解决图像特征点提取问题,通过在公开数据集上的定量分析以及实际应用场景的对比实验,验证该特征提取方法在光照、视角等变化的情况下,具有很强的鲁棒性和可区分性。针对常用的特征匹配算法只考虑特征描述子的相似度而造成大量的误匹配现象,论文提出将局部区域一致性的概念引入到特征点匹配中,实现更为稳定的匹配算法。与传统匹配算法相比,加入图像的空间一致性信息,筛选符合局部区域一致性的匹配结果。通过大量对比实验,该方法在匹配准确率和运算速度... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

特征点的发展

图像检索的发展

目标识别与定位


本文编号：3395237