物體識別中的特征-基于sift特征提取、描述、匹配(已修改)
2025-08-17 09:47 本頁面
【正文】 物體 識別中的局部特征提取 ——基于 SIFT算法的檢測、描述和匹配 基于圖像進行物體識別的過程 待訓練的圖像 ?包含感興趣的的物體 特征提?。z測子） ?使感興趣的物體區(qū)別于其他部分 特征描述（描述子） ?形成獨特的特征向量 特征庫 特征提取 特征匹配 待識別的圖像 ?包含待識別的物體 特征提取 ?使感興趣的物體區(qū)別于其他部分 特征描述 ?形成獨特的特征向量 在特征庫中進行匹配 判斷識別情況 圖像特征 ?全局特征 ?大小、灰度分布、顏色、全局邊緣 ?局部特征 ?點、線 ?角點 ?區(qū)域 內的邊緣 ?局部極值 特征提取中的常見問題 物體所在環(huán)境復雜 ?光照 ?對比度 ?雜散背景 ?目標被遮擋 物體運動導致的識別困難 ?平移、旋轉 ?尺度變化 ?彷射 變換 ?視點變化（例如站在立體物體不同側面，看到的圖像可能大不相同） 局部 特征 用于識別的要求局部特征： ?重復性 ?可區(qū)分性 ?準確性 ?數量以及效率 ?不變性 圖像變化 對應特征不變性 亮度 亮度不變性 對比度 對比度不變性 平移 平移不變性 旋轉 旋轉不變性 尺度變化 尺度不變性 仿射變換 仿射不變性 視角變化 立體物體多角度建模 傳統(tǒng)的局部特征提取 ? 成像匹配的核心問題是將同一目標在不同時間、不同分辨率、不同光照、不同位姿情況下所成的像相對應 。 ?傳統(tǒng) 的匹配算法往往是直接提取角 點、線或 邊緣，對環(huán)境的適應能力 較差。 ?需要一 種魯棒性強、能夠適應不同光照、不同位姿等情況下能夠有效識別目標的方法 。 7 1999年 British Columbia大學 David 總結了現有的基于不變量技術的特征檢測方法，并正式提出了一種基于尺度空間的、對圖像縮放、旋轉甚至仿射變換保持不變性的圖像局部特征描述算子－ SIFT（ scaleinvariant feature transform）， 這種算法在 2022年被加以完善。 David G. Lowe Computer Science Department 2366 Main Mall University of British Columbia Vancouver, ., V6T 1Z4, Canada Email: SIFT算法 SIFT算法的主要特點 ?SIFT特征是圖像的局部特征，其 對平移、旋轉 、尺度縮放、亮度變化保持 不變性 。 ?對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性。 ?獨特性 好，信息量豐富，適用于在海量特征數據庫中進行快速、準確的匹配。 ?多量性，即使少數的幾個物體也可以產生大量 SIFT特征向量。 ?可擴展性，可以很方便的與其他形式的特征向量進行聯(lián)合。 9 例如旋轉不變性 Original image courtesy of David Lowe 尺度空間 ?我們 要精確表示的物體都是通過一定的尺度來反映的?，F
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