【摘 要】
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为解决传统基于尺度不变特征变换（SIFT）的影像匹配算法实时性较差、效率不高的问题,提出一种扩展的级联位置敏感散列（LSH）影像特征匹配算法。通过提出的数据空间浮动二分哈希构建
【基金项目】
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江苏省自然科学青年基金资助项目（BK20130161）.
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为解决传统基于尺度不变特征变换（SIFT）的影像匹配算法实时性较差、效率不高的问题,提出一种扩展的级联位置敏感散列（LSH）影像特征匹配算法。通过提出的数据空间浮动二分哈希构建一种比原始LSH具有更高位置敏感性的投影空间,实现对高维特征数据的划分,仅在高相似度集合中进行查询,从而提高检索速度。在各类特征集合内部进行二次随机投影散列,将特征映射到具有更好局部敏感性的高维海明空间,采用汉明距离和欧式距离相结合的测度方法,完成匹配特征对的快速查找和精确计算。实验结果表明,扩展的级联LSH影像特征匹配算法在匹配精
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