【摘 要】
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如何进行快速特征点匹配是计算机视觉领域研究的热点问题之一,基于层级式K均值聚类的分类树算法能对特征点实现快速分类。然而,当用该方法进行特征点匹配时不仅会产生大量误匹配点,而且还会丢失许多匹配点。本文对该方法进行研究后,从建树和匹配两个方面对算法进行了改进,使其更加适合于特征点匹配。实验结果表明,改进后的分类树算法能够在保持原算法匹配速度快特点的同时还能够有效降低误匹配率和漏匹配率。
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如何进行快速特征点匹配是计算机视觉领域研究的热点问题之一,基于层级式K均值聚类的分类树算法能对特征点实现快速分类。然而,当用该方法进行特征点匹配时不仅会产生大量误匹配点,而且还会丢失许多匹配点。本文对该方法进行研究后,从建树和匹配两个方面对算法进行了改进,使其更加适合于特征点匹配。实验结果表明,改进后的分类树算法能够在保持原算法匹配速度快特点的同时还能够有效降低误匹配率和漏匹配率。
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