【摘 要】
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针对图像匹配技术中匹配时间与匹配精度不能同时满足要求的问题,提出一种基于特征点匹配的方法,利用随机森林分类器实现地标的匹配,将匹配问题转化为简单的分类问题,大大简化
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针对图像匹配技术中匹配时间与匹配精度不能同时满足要求的问题,提出一种基于特征点匹配的方法,利用随机森林分类器实现地标的匹配,将匹配问题转化为简单的分类问题,大大简化了计算过程,保证影像匹配实时性;采用FAST特征点表示影像地标,利用高斯金字塔结构以及仿射增强策略改进FAST特征点的尺度和仿射不变性,提升影像地标匹配率。将实验结果与尺度不变特征变换（SIFT）算法和加速鲁棒性（SURF）算法进行比较。实验结果表明在尺度变化、发生遮挡以及旋转情况下,匹配率能达到90%左右,保持与SIFT算法和SURF算法相近
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