【摘 要】
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计算机视觉技术作为一门新兴的领域越来越受到人们的关注.图像匹配作为计算机视觉中的关键技术,其应用前景非常广阔。影像医学、卫星遥感、工业产品检测等都与图像匹配技术密
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计算机视觉技术作为一门新兴的领域越来越受到人们的关注.图像匹配作为计算机视觉中的关键技术,其应用前景非常广阔。影像医学、卫星遥感、工业产品检测等都与图像匹配技术密不可分,本文针对基于局部特征的图像匹配技术主要做了如下工作：(1)针对局部特征在标志建筑物匹配过程中存在较多的错误匹配点对,从而影响匹配结果可靠性的问题,设计了局部特征与RANSAC算法相结合的解决方案。首先,研究了传统的SIFT与SURF算法,比较分析二者之异同点。然后利用SURF算法对标志建筑物匹配进行仿真实验,实验数据显示在匹配过程中存在较多错误匹配点对对匹配结果的可靠性产生较大影响。最后利用RANSAC算法,有效地消除了大部分错误匹配点对从而提高了匹配结果的可靠性,并对未消除的错误匹配点对进行分析,指出了RANSAC算法的缺陷。(2)针对单一的局部特征在特定人脸匹配方面的低效性的问题,设计了一种基于权重与局部特征相结合的解决方案。首先,对单一的局部特征在特定人脸匹配进行仿真实验,实验结果表明匹配效率低下,并分析了影响实验结果的几点原因。然后结合影响实验结果的因素,在建立个人样本库时,选取具有代表性的M张图像,提取有效特征点组成模板图像组,在处理单张样本图像的过程中引入了几何限制,并在几何限制区域内对不同部位按照不同权重比提取有效特征点。实验数据表明,改进之后的算法在匹配精度上有所提高。(3)从实际项目的需求分析出发,设计了信息监控系统的整体架构与功能模块,并分析研究了系统中特定人物匹配模块的算法,对其可行性进行探究。
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