基于多角度局部特征匹配的目标识别方法

摘要

本发明提出一种基于多角度局部特征匹配的目标识别方法，所述方法包括以下步骤：S1，获取不同角度的多张目标物体图像作为模板，并提取出模板图像中的兴趣点；S2，对所述模板图像中的兴趣点，采用特征描述方法计算兴趣点周围区域的局部特征；S3，对于要识别的目标图像，提取出图像的局部特征，与每一个模板图像中的局部特征两两进行匹配，得到粗略匹配的局部特征对；S4，对所述的粗略匹配的局部特征对，用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算目标图像与模板图像之间的基础矩阵，并根据基础矩阵构建对极几何约束实现局部特征对的过滤，得到精确匹配的局部特征点对；S5，计算目标图像中的匹配局部特征点个数，如找到的特征点个数大于设定阈值，则识别成功，否则认为该目标物体与模板不匹配。

主权项

一种基于多角度局部特征匹配的目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取不同角度的多张目标物体图像作为模板，并提取出模板图像中的兴趣点；S2，对所述模板图像中的兴趣点，采用特征描述方法计算兴趣点周围区域的局部特征；S3，对于要识别的目标图像，提取出图像的局部特征，与每一个模板图像中的局部特征两两进行匹配，得到粗略匹配的局部特征对；S4，对所述的粗略匹配的局部特征对，用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算目标图像与模板图像之间的基础矩阵，并根据基础矩阵构建对极几何约束实现局部特征对的过滤，得到精确匹配的局部特征点对；S5，计算目标图像中的匹配局部特征点个数，如找到的特征点个数大于设定阈值，则识别成功，否则认为该目标物体与模板不匹配。