【摘 要】
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针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.
【机 构】
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汕头大学工学院,汕头职业技术学院计算机系,广东省大数据分析与处理重点实验室,东莞理工学院电子工程与智能化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672335);广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金资助项目(201603)
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针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运
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