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文檔簡介
1、局部不變性特征是近10幾年來圖像處理、模式識別等領(lǐng)域里一個研究熱點。尺度不變特征變換(SIFT)算法，是一種典型的局部不變性特征，能夠在圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)、尺度變換、視角變化及仿射變換下保持良好不變性。自1999年由David G.Lowe提出后，該算法得到了廣泛研究和應(yīng)用，被成功應(yīng)用于圖像匹配、圖像檢索及目標(biāo)識別與跟蹤等諸多領(lǐng)域。
SIFT算法在具有諸多優(yōu)點的同時也具有計算復(fù)雜度較高、計算過程較為繁瑣、對內(nèi)存要求較高及實時性較差等
2、不足。為了使算法克服自身不足，滿足不同場景下的應(yīng)用需求，眾多學(xué)者致力于將SIFT算法改進轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N集實時性、魯棒性于一身的算法，并進行了大量改進研究。在此研究基礎(chǔ)上，國內(nèi)外學(xué)者陸續(xù)提出了一系列基于SIFT的衍生算法或改進算法。
本文針對SIFT特征提取和匹配算法進行了深入細(xì)致的研究。從現(xiàn)有改進方案著手，圍繞魯棒性和實效性兩方面進行改進研究。首先，在研究了SIFT算法和核Fisher判別分析(KFDA)算法各自優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，將
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