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物体识别是家居服务机器人的主要问题之一,考虑到家居非结构化环境下物体识别的复杂性,将不依赖图像分割的局部特征作为关键特征。针对传统SURF算法运算量大的问题,模拟生物视觉功能,提出了一种基于显著性区域指导的局部特征算法。首先采用视觉选择性注意机制提取图像显著区域,然后提取显性物体区域SURF特征,最后完成与目标图像的特征点匹配,实现场景中目标物体的识别。实验证明,和传统SURF算法相比,改进算法速度得到有效提高,同时识别率提高了约10%。