面向移動(dòng)設(shè)備的圖像識(shí)別算法研究.pdf

1、近年來(lái)隨著智能手機(jī)的普及，移動(dòng)設(shè)備的硬件水平有了大幅度的提高，甚至在某些指標(biāo)上已經(jīng)能趕上或超越低端PC。因而，在這些設(shè)備上實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法正在變得可能。隨著虛擬現(xiàn)實(shí)、視覺(jué)導(dǎo)航等移動(dòng)設(shè)備上計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的不斷發(fā)展，在嵌入式等移動(dòng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法需求日益迫切。圖像識(shí)別作為模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究課題，對(duì)其進(jìn)行深入研究，特別是適應(yīng)于移動(dòng)設(shè)備的圖像識(shí)別算法研究具有重要的研究?jī)r(jià)值?；趫D像匹配的圖像識(shí)別因其識(shí)別準(zhǔn)確率高、

2、穩(wěn)定性好的優(yōu)勢(shì)而受到了越來(lái)越多研究者的關(guān)注。而圖像匹配又離不開(kāi)圖像特征的提取與匹配搜索，如何更加快速的實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特征的提取以及精確地、快速的匹配成為移動(dòng)設(shè)備上圖像識(shí)別應(yīng)用中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。近些年學(xué)者提出了許多圖像特征提取算法，但是要達(dá)到移動(dòng)設(shè)備上對(duì)特征匹配的高精度和實(shí)時(shí)性的要求，仍然是一個(gè)需要繼續(xù)研究的問(wèn)題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)AGAST特征點(diǎn)檢測(cè)算法存在的魯棒性差、不具有尺度與旋轉(zhuǎn)不變性的問(wèn)題，本文結(jié)合尺度空間理論與旋轉(zhuǎn)

3、不變性理論對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)后的特征點(diǎn)不僅包含了尺度與方向信息，而且定位精度更高，魯棒性有了明顯改善。⑵提出了采用基于學(xué)習(xí)的二值描述子進(jìn)行圖像匹配能很好的克服在特征描述階段描述子獨(dú)特性與實(shí)時(shí)性的矛盾，并針對(duì)改進(jìn)的AGAST檢測(cè)算法對(duì)Binboost描述子進(jìn)行了相應(yīng)的適應(yīng)性改進(jìn)，提出了改進(jìn)的尺度與旋轉(zhuǎn)不變性Binboost描述子。⑶針對(duì)特征匹配過(guò)程中線性搜索的低效率和最近鄰搜索存在的“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題，提出了采用近似最近鄰查詢算法實(shí)現(xiàn)對(duì)特