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該文提出了一種適用于目標(biāo)跟蹤的局部特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配方法，在尺度不變特征(Scale Invariant FeatureTransform, SIFT)算法基礎(chǔ)上進(jìn)行了多方面的改進(jìn)。在高斯差分尺度空間僅檢測(cè)局部極大值，提高算法的穩(wěn)定性；采用基于圓形鄰域統(tǒng)計(jì)梯度方向直方圖，來(lái)確定興趣點(diǎn)的主方向和描述子，避免了圖像旋轉(zhuǎn)的運(yùn)算代價(jià)；最后采用最近鄰與次近鄰之比來(lái)對(duì)96 維的描述子進(jìn)行匹配。所提方法在有效地提高匹配準(zhǔn)確率的同時(shí)，大大提高了運(yùn)算速度, 適用于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)合。
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