【摘 要】
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当前,特征特征点匹配广泛采用固定阈值或NNDR(最近邻距离比率)策略,这些方法均假设每个特征点最佳匹配是惟一的.而重复特征点在现实世界大量存在,固定阈值或NNDR策略均不能有
【机 构】
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深圳信息职业技术学院团委深圳信息职业技术学院软件学院;
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当前,特征特征点匹配广泛采用固定阈值或NNDR(最近邻距离比率)策略,这些方法均假设每个特征点最佳匹配是惟一的.而重复特征点在现实世界大量存在,固定阈值或NNDR策略均不能有效处理重复的特征点,从而极易引起误匹配,误匹配将导致各类计算机视觉算法精度大大下降,所以重复特征点匹配是计算机视觉中的一个难题.本文针对重复特征点无法使用NNDR等传统方法匹配的问题,创新地在NNDR策略基础上,基于RANSAC算法,利用特征点的几何约束迭代地回收被NNDR策略丢弃的重复特征点,进而有效地提高重复特征点匹配精度.
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