公开(公告)号：CN104751475A

公开(公告)日：2015-07-01

申请号：CN201510179819.3

申请日：2015-04-16

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 张常有 ,  王晓亚 ,  封筠 ,  王婷

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种面向静态图像对象识别的特征点优选匹配方法，由SIFT算法从静态图像中抽取出描述特征点的数据，提出了图像特征点数据逻辑结构、特征点对、匹配质量矩阵、特征点对优选及关键度等概念，设计了一种新的特征匹配方法。本发明中的特征匹配方法包括：设计特征点数据逻辑结构；构造特征点对；优选特征点对；计算基准图像特征点关键度；匹配目标图像对象。通过本发明所述的特征匹配方法，能够以较高概率和较低复杂度，正确识别包含指定对象的静态图像，为构建基于静态图像的对象识别系统提供参考实现。

公开(公告)号：CN104751475B

公开(公告)日：2017-09-26

申请号：CN201510179819.3

申请日：2015-04-16

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 张常有 ,  王晓亚 ,  封筠 ,  王婷

IPC: G06T7/33

Abstract: 本发明公开了一种面向静态图像对象识别的特征点优选匹配方法，由SIFT算法从静态图像中抽取出描述特征点的数据，提出了图像特征点数据逻辑结构、特征点对、匹配质量矩阵、特征点对优选及关键度等概念，设计了一种新的特征匹配方法。本发明中的特征匹配方法包括：设计特征点数据逻辑结构；构造特征点对；优选特征点对；计算基准图像特征点关键度；匹配目标图像对象。通过本发明所述的特征匹配方法，能够以较高概率和较低复杂度，正确识别包含指定对象的静态图像，为构建基于静态图像的对象识别系统提供参考实现。