【摘 要】
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提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标。首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院航空光学成像与测量重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(No.60902067);吉林省重大科技攻关资助项目(No.11ZDGG001)
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提出一种基于局部特征提取的目标识别方法,用于自动识别不同尺度,视角和照度条件下的目标。首先,建立图像的尺度空间;结合海森矩阵和Harris算法提取局部特征点,计算该特征区域的方向和灰度梯度及方向;统计出每块子区域的标准灰度梯度直方图,得到128维的特征向量。然后,基于主成分分析的降维算法来降低特征向量的维数,加快识别的计算速度。最后,采用特征空间分类器增加目标识别的速度。实验结果表明：基于局部特征提取的目标识别达到了较高的识别率,在视角、尺度和照度变化下的识别率分别为61.9%,80.5%和84.4%,平
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