Research on selection of features approach for fast object recognition
周丽平, 南京航空航天大学机电学院,南京,210016, 孙志峻, 赵淳生, 南京航空航天大学精密驱动研究所,南京,210016 · Journal of Image and Graphics · 2011
现有的基于图像局部特征的目标识别算法，在保证较高识别率的情况下无法满足实时性要求。针对这个问题，考虑到多数局部特征是不稳定、不可靠或与目标无关的，可通过正确匹配的训练图像，对图像局部特征选取一个子集用于目标识别。提出一种在特征包方法基础上，通过无监督地选取鲁棒性强及足够特殊、稳定的局部特征用于目标识别的新方法并应用于目标识别实验。实验结果证实该方法在仅仅使用原图像约4%的局部特征的情况下获得了与使用全部局部特征几乎相近的目标识别率，目标识别时间由秒缩短至几十毫秒，满足了目标识别实时性要求。