基于改进SIFT算法的目标识别研究-计算机应用专业论文.docxVIP

硕士论文 硕士论文 基于改进sI丌算法的目标识别研究 lll I I II II Il l II I II IlI。 Y1 91 9484 摘要 基于SIFT的目标识别技术是模式识别的一个应用方面，具有重要的理论与实际价值。 这方面的研究虽然已经取得了重大进展，但仍然面临着诸多挑战。以往基于图像特征的 目标识别技术在特定领域内取得了很好的效果，而SIFT特征提取算法的出现给目标识别 研究带来了一种新的思路和方法。 本文主要从理论上讨论了SIFT及图像信号检测的一些改进方法，并结合实际做了一 些应用研究。为了提升SIFT特征的检测效果，人们提出了很多改进方案。传统SIFT没有 考虑仿射变换，不能应对大角度的变形。已有的一些仿射特征检测子都是基于一种不动 点理论的迭代方法。这些方法运行速度慢，检测效果不稳定，并且丢失了大量的候选特 征。另外，这些方法与SIFT差别过大，无法互相与SIFT兼容。 为了解决给SIFT添加仿射特征检测的能力，本文提出两种解决办法。第一种是利用 椭圆高斯金字塔改进SIFT的算法，并通过构造一个目标识别系统详细讨论了实现方案及 应用范围。这种方法力图通过改造卷积核使得SIFT可以检测不同形状的特征，它本质上 与Hessian-Affine和Harris-Affine方法一样，都是通过变换卷积核来求取形状参数。 这种方法为SIFT添加了一定的仿射特征检测能力。 本文提出的第二种方法没有改变卷积核，它利用了反向推理的办法来估计输入信号 的未知参数值。这种方法在训练阶段按照一定的参数范围合成理想信号并进行检测，随 后记录其输出参数。在测试阶段根据测量到的输出参数反推其输入参数。虽然本方法获 得的是近似值，但初步结果显示其效果相当理想。这种方法在特征点的质量和计算速度 方面都超过了Harris-Affine，Hessian-Affine等传统方法。这种方法不仅可以用于改 造SIFT特征检测算法，对于其它基于尺度空间的方法也同样适用。由于具有计算量小、 检测准确、与SIFT结合紧密等特点，本方法具有广阔的应用前景。 本文主要由以下几部分构成： 1．描述了一般的基于图像的目标识别系统的组成部分、各部分之间的相互关系，以及 数据的处理过程。另外，也介绍了其应用和研究的方向。 2．介绍了与SIFT算法相关的理论研究成果，各种改进方案的依据。其中重点介绍了尺 度空间特征检测和图像线性变换。并且介绍了一类尺度空间特征检测算子。 3．结合相关学科描述了经典的SIFT算法，其实现细节。重点介绍了特征检测和特征描 述部分。 4．基于椭圆高斯金字塔提出一种改进的SIFT算法。通过分析SIFT的不足，提出通过修 改卷积核来改进SIFT算法。分析这种方案的利弊、实现方案以及应用前景。 5．基于反向推理的方法，提出一种新的估计SIFT特征仿射参数的方法。首先介绍了按 摘要 摘要 硕士论文 照一定范围随机产生参数并降低查找运算量的方法，随后讨论了利用表格减少搜索 次数并提高检测精度的方案。通过以上措施，可以用很小的计算量获得接近于最优 的特征形状参数值。最后，利用合成信号对几种常见仿射特征检测子的检测结果进行 了比较，并总结了本方法所具有的优势及有待改进的地方。 关键词：目标识别，SIFT，尺度空间，非各向同性，仿射变换 Ⅱ 硕七论文 硕七论文 基于改进SIFT算法的目标识别研究 Abstract Object recognition is an important application in pattern recognition．Although it has achieved much advance in recent years，it is far from maturity．Traditional image based object recognition has succeeded in some specific circumstances，and applying SIFT features to object recognition has been demonstrated to be a methodological innovation． This paper mainly discusses some improved methods of SIFT based obj ect recognition． In order to improve SIFT f