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211.
图像特征匹配是视觉里程计的重要环节,针对视觉图像序列特征点匹配中存在的匹配精度低问题,提出一种融合金字塔特征光流与角点特征的精确快速图像特征匹配算法。算法首先利用ORB(二进制定向简单描述符)算法快速提取图像特征点,然后融合金字塔Lucas-Kanade特征光流的追踪特性,使用局部特征窗口计算图像特征点位移矢量。接着针对图像特征的匹配对齐问题以及特征丢失问题,算法采用K最近邻半径搜索作为特征滤波器移除混淆的匹配,最后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除冗余误匹配点对,提高匹配率。通过多组实验数据对比,该算法的图像特征匹配率可达到98%。对比传统的ORB特征匹配算法,该算法在实时性和图像特征匹配精度上均有显著提高。 相似文献
212.
在皮肤症状计算机辅助测试系统研究中,症状特征的筛选是提高系统诊断的关键问题,针对这个问题提出基于遗传算法和LVQ神经网络相结合的包裹算法。同时为了提高搜索效率,采用改进的自适应遗传算法。并用留一交叉法验证LVQ神经网络分类器的识别率.对初步提取的体现病态皮肤症状特点的22个特征以及它们的10个随意组合构成的干扰项进行特征选择,选择出使皮肤症状诊断率得到明显提高的特征组合。实验证明该方法是可行的。 相似文献
213.
214.
感兴趣区域(Region of interests,ROI)是图像中可能引起人眼视觉关注的区域。根据视觉注意机制的经典模型Itti模型来提取图像的低层特征,利用局部迭代的特征合并策略并在此基础上综合自动阈值分割和种子点的区域生长方法得到感兴趣区域的提取方法。实验结果表明该方法符合生物的视觉注意机制,具有良好的鲁棒性。 相似文献
215.
216.
基于小波分解及KCN的雷达目标特征提取 总被引:5,自引:1,他引:5
讨论了利用一维距离像进行雷达目标识别的特征提取。从缩减表征距离像的特征维数和表征目标所需特征数出发,提出了一种基于小波分解及KCN的目标特征提取方法。为比较不同特征提取方法及所提取特征的性能,引入了Fisher距离来表明各类的类内紧致性和类间分离性。实验结果表明能够有效地进行特征提取。 相似文献
217.
特征子集搜索是数据挖掘分类任务中一个关键性的难题,常用的过滤器方法忽略了基因之间的相关性,此外,现有的解决方法并不是专门针对处理小样本数据,因此在特征选择方面表现出了不稳定性.为了解决上述问题,在实例学习的基础上提出了一种新型的混合封装过滤算法,并且提出了一种具有封装器评价体系的分类器算法——协同性子集搜索(CSS).选取几个高维小样本的癌症数据集作为数据来源,对提出的评价体系进行了实验测试,结果表明,该方法在准确性及稳定性方面较其他方法表现更好. 相似文献
218.
219.
220.