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基于TLD改进框架的视频目标跟踪算法 下载：52 浏览：448

史殊凡 孙光民 《软件工程研究》 2019年12期

摘要:
研究了传统跟踪—学习—检测(Tracking-Learning-Detecting)目标跟踪算法的结构和特点,提出改进思路;虽然TLD算法采用P-N学习机制,在应对长时间跟踪方面有很好的鲁棒性,但是当目标发生严重遮挡、形变,或者场景发生较大的光照、旋转变化时,也会导致跟踪的失败。基于对以上问题的研究,提出TLD改进跟踪算法。改进算法在跟踪模块运用SIFT特征匹配算法来代替原算法中LK光流法,减少了计算的复杂度,提高了算法的环境适应能力。

基于改进SIFT特征和神经网络结合的场景识别 下载：67 浏览：456

郭昊琛 闫帅帅 刘天鹤 《软件工程研究》 2019年12期

摘要:
基于深度学习的场景识别作为计算机视觉领域的重要方向,目前仍存在部分问题,如仅提取图像的高层语义特征而缺失了图像的底层特征,针对这个问题,提出基于改进SIFT特征与深度神经网络相结合的室内RGB-D图像识别方法。首先提取图像的SIFT特征,然后利用随机森林算法根据重要度对SIFT特征进行筛选,然后结合基于ResNet的深度神经网络,并提出基于深度直方图与深度均值直方图的深度损失函数,加速模型的收敛。实验结果表明,算法可以在NYUD v2数据集上达到71.52%的识别率,有效提升了室内场景识别的准确率。

基于SIFT算子的改进图像匹配算法 下载：63 浏览：427

张凯杰 徐伯庆 《数据与科学》 2018年1期

摘要:
针对传统的SIFT特征点匹配算法中准确率和鲁棒性的问题,提出了几个方面的改进措施。首先对图像进行小波变换处理,舍弃高频部分,重建近似图像;其次,利用特征点的欧氏距离最小值与次小值的分层次比值确定粗匹配点;最后两次运用随机抽样一致性算法(RANSAC)提纯匹配点,即对初次提纯的剩余匹配点再次提纯,两次提纯的匹配点作为最终的匹配结果。实验结果表明,本文算法提高了SIFT算法的图像匹配的准确率和鲁棒性。

基于SIFT的改进人脸识别算法 下载：69 浏览：478

陈新义 《计算机研究与应用》 2018年11期

摘要:
SIFT算法对发生旋转、平移、仿射变换后的图像匹配具有很好的效果,同时具有较强的稳定性和鲁棒性。由于快速EMD距离相比欧氏距离在计算特征直方图匹配时更加准确,提出结合快速EMD距离与SIFT的人脸识别算法,改进原有算法的匹配策略,使用快速EMD距离代替欧氏距离计算特征点间的相似性。在YALE人脸库上的实验表明,改进的人脸识别算法比原有算法具有更高的识别率并且对人脸图像的旋转、遮挡、一定程度的仿射变换等复杂情况下有更好的鲁棒性。

基于ASIFT算法的图像特征匹配 下载：75 浏览：491

张振宁 《计算机研究与应用》 2018年4期

摘要:
ASIFT算法原理是模拟仿射矩阵的两个参数,即相机与图像法线的倾斜角θ和旋转角?,从而精确的模拟出来所有由相机光轴方向改变所造成形变的图像,然后利用SIFT算法对这些模拟图像进行特征提取与匹配。ASIFT算法是一种完全仿射不变图像特征匹配算法,阐述ASIFT算法步骤,经度角和维度的采样过程,ASIFT采样范围和采样步骤。实验结果表明ASIFT算法可以对图像匹配实现有效准确的匹配。
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