【摘 要】
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为实现机器人的主动学习和特定目标识别,提出了一种基于学习模型与BoW-SURF的目标识别算法。基于SURF (Speeded Up Robust Features)稳定的多尺度特征描述特性,以SURF描述子作为目标的局部特征描述子,借鉴BoW(Bag of Words)模型在文档分类中的优点,按目标特征量化的框架模型生成了表达目标的特征字典。首先采用K-Means算法对训练目标SURF特征集进行聚
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为实现机器人的主动学习和特定目标识别,提出了一种基于学习模型与BoW-SURF的目标识别算法。基于SURF (Speeded Up Robust Features)稳定的多尺度特征描述特性,以SURF描述子作为目标的局部特征描述子,借鉴BoW(Bag of Words)模型在文档分类中的优点,按目标特征量化的框架模型生成了表达目标的特征字典。首先采用K-Means算法对训练目标SURF特征集进行聚类,得到训练集对应的聚类中心(即BoW模型中的字典);然后通过完备的特征字典基对特定目标进行统一的特征量
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