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【摘 要】
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针对尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量,Best-Bin-First(
【机 构】
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广东第二师范学院物理系,华南理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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量子电子学报
【发表日期】
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2015年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（21302023）
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