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文檔簡介
1、隨著移動設(shè)備的迅速普及,圖像數(shù)據(jù)規(guī)模的增大,傳統(tǒng)的特征方法使用高維度浮點型的特征,需要大量的的存儲空間和計算時間,因此,能夠快速計算,快速匹配,高效存儲的二進制特征成了新的研究熱點。
本文具體研究 BRIEF,ORB,BRISK,FREAK這四個二進制特征方法。首先,從特征檢測、特征描述和特征匹配方面,深入研究二進制特征的通用特性,包括采樣模型和魯棒特性等。然后,選取SIFT,SURF這兩個傳統(tǒng)特征方法作為參照,研究各個二進制
2、特征方法在PC和移動平臺的時間空間性能,在旋轉(zhuǎn)變化、尺度變化、模糊處理、照度變化和透視變化變化下的魯棒性。具體包括:針對特征方法自身不同階段進行研究,并分析其性能瓶頸。針對移動平臺特性,分析研究特征方法性能,并研究其與平臺的關(guān)系,分析平臺的局限性,研究各種情況下的魯棒性。最后,研究了二進制特征方法的并行化,從而提高性能。
通過設(shè)計實現(xiàn)PC平臺和Android平臺的自動化評測系統(tǒng),擴充已有評測標準和測試圖像數(shù)據(jù)集,進行了實驗及分
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