基于改進SURF算法的目標識別研究.pdf

1、基于圖像的目標識別技術作為現(xiàn)代目標識別技術的一部分，早已成為圖像應用領域研究的一個重點。基于圖像的目標識別是指在二維圖像或視頻序列中尋找給定物體的過程。通過對目標圖像進行特征提取，構建特征向量集，作為識別依據(jù)。然后將目標的特征向量與在場景中提取的待識別目標的特征向量做匹配，對匹配結(jié)果加以分析，經(jīng)過識別判斷算法進行判定，即完成了目標識別。而且基于目標圖像的局部特征對目標對象進行特征描述具有一定的穩(wěn)定性和良好的獨特性，所以基于此進行相關的目

2、標識別研究具有一定的理論基礎和實際意義。
　　本文主要基于上述的過程對基于圖像的目標識別技術做了相關的研究。完成的主要工作如下：
　　1、描述了幾種圖像特征提取算法，對本文所涉及的SURF算法作了詳細的介紹，并結(jié)合本文的應用在SURF算法的基礎上，針對目標識別的快速性，提出了一種改進算法用于提取圖像的特征信息。并對此改進算法做了相應的理論分析和實驗。
　　2、介紹了幾種基于特征向量的特征匹配算法，并做了相應的理論分析和

3、比較試驗，選用KD-Tree算法用于特征向量間的匹配。在對匹配特征點進行提純方面，通過對相關文獻對消除誤匹配方法的分析，針對目標識別的精確性，提出了一種基于位置誤差的方法用于消除誤匹配的特征點，并對此作了相關的理論分析和實驗。
　　3、構建基于圖像局部特征的目標識別系統(tǒng)框架，經(jīng)過軟件編程實現(xiàn)系統(tǒng)框架中的圖像顯示系統(tǒng)、目標提取系統(tǒng)、目標圖像配準系統(tǒng)和目標識別系統(tǒng)，并對相關系統(tǒng)進行了實驗分析，整合各系統(tǒng)構建目標識別軟件?；谀繕俗R別軟