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一种基于 SURF特征提取与 FLANN匹配的目标物体识别算法的设计与研究

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摘要摘要：针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高，特征提取信息也比较少的问题。本文基于 BOW+SVM框架组合设计并实现了物品识别算法。对目标物体利用无监督学习的方法构造目标物体的识别模型，再与环境图像进行识别模型的特征点匹配，最后确定并且框选出目标物品。使用 SURF算法将目标物品的特征点提取出来，再结合 FLANN算法、特征点二次筛选算法与 RANSAC算法对目标物体进行识别与框选。

DOI pj03qyvxjy/4617003

作者刘大鹏

机构地区北方工业大学机械与材料工程学院，北京， 100144

出处《中国西部科技》 2020年6期

关键词 SURF 特征匹配 FLANN匹配 RANSAC。

分类 [自然科学总论][科学技术哲学]

出版日期 2020年05月20日（中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）