郭佳欣 盧昭金 韓 焱 張丕狀
摘要:結(jié)合SIFT特征和正交DLT算法,給出一種較為精確的物體識別方法。該方法首先采用SIFT特征描述子進(jìn)行測試圖像關(guān)鍵點的提取,然后將測試圖像和模型數(shù)據(jù)庫中模型的特征.最逐一匹配,設(shè)定匹配閾值,若匹配達(dá)到該閾值,則認(rèn)為匹配成功,最后通過正交DLT算法在測試圖像中識別該模型的位置。SIFT特征與正交DLT算法的結(jié)合有效地提高物體的識別精度。實驗結(jié)果表明,該方法具有較強(qiáng)的魯棒性,不僅可以在復(fù)雜背景下,較好地識別模型在測試圖像中的位置,而且還可以在物體被部分遮擋的情況下,較為準(zhǔn)確地對物體進(jìn)行定位。