模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2013, Vol. 26 Issue (1): 123-128    DOI:
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基于向量夹角的SIFT特征点匹配算法
吴伟交,王敏,黄心汉,毛尚勤
华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074
华中科技大学控制科学与工程系武汉430074
SIFT Feature Matching Algorithm Based on Vector Angle
WU Wei-Jiao,WANG Min,HUANG Xin-Han,MAO Shang-Qin
Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control of Ministry of Education,Huazhong University of Science Technology,Wuhan 430074
Department of Control Science and Engineering,Huazhong University of Science Technology,Wuhan 430074

全文: PDF (373 KB)   HTML (0 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种基于向量夹角的近似最近邻搜索算法。该算法首先计算高维空间向量与随机选择的参考向量的夹角,并进行排序。计算出待查询向量与参考向量的夹角后,采用二分搜索算法在已排序夹角中查找对应的夹角,并以此夹角为中心,在一定范围内搜索给定向量的近似最近邻。实验结果表明,文中算法可显著提高尺度不变特征变换特征的匹配速度,并能获得满意的匹配效果。
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作者相关文章
吴伟交
王敏
黄心汉
毛尚勤
关键词 向量夹角(VA)最近邻搜索尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配    
Abstract:An approximate nearest neighbor search method based on vector angle is proposed. Firstly,the vector angles between high dimensional vectors and a stochastic selected reference vector are computed,and these angles are sorted. Then,the angle of reference vector and the query vector is computed,and the angle is found in the sorted angles by binary search algorithm. Finally,taking the angle as the center,the approximate nearest neighbor of the query vector is searched in the setting range. The experimental results show that the scale invariant feature transform feature matching can be accelerated significantly without undermining the performance of feature matching.
Key wordsVector Angle(VA)    Nearest Neighbor Search    Scale Invariant Feature Transform (SIFT)    Feature Matching   
收稿日期: 2012-03-29     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60873032)
作者简介: 吴伟交(通讯作者),男,1988年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别。E-mail:396507790@qq。com。王敏,女,1954年生,教授,主要研究方向为智能控制、机器人技术、人工神经网络技术及应用等。黄心汉,男,1946年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能控制、机器人、智能传感器等。毛尚勤,男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别、机器人视觉伺服。
引用本文:   
吴伟交,王敏,黄心汉,毛尚勤. 基于向量夹角的SIFT特征点匹配算法[J]. 模式识别与人工智能, 2013, 26(1): 123-128. WU Wei-Jiao,WANG Min,HUANG Xin-Han,MAO Shang-Qin. SIFT Feature Matching Algorithm Based on Vector Angle. , 2013, 26(1): 123-128.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2013/V26/I1/123
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