文献类型：期刊文章

作　　者：刘靖[1]

LIU Jing(Jilin Jida Communication Design Institute Limited Company,Jilin University,Changchun 130012,China)

机构地区：[1]吉林大学吉林吉大通信设计院股份有限公司,吉林长春130012

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(61873030)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：11

起止页码：3181-3187

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对目前视觉位置识别系统无法同时拥有视点不变、条件不变和高效率的性能,提出一种基于视点不变的位置识别系统,采用局部聚合描述符(VLAD)。采用高稳健性的加速稳健特征(SURF)算子进行特征检测,利用梯度直方图描述特征;利用VLAD将每个特征划分到特定的聚类中,使用局部敏感散列(LSH)进行数据降维,将特征随机投影到低维的二进制签名中,计算二进制签名;通过计算二进制图像签名上的汉明距离实现图像比较,识别视觉位置。实验结果表明,所提系统只需要占用很小的内存,就能够稳健适应变化的环境。

关 键 词：视觉位置识别系统  局部聚合描述符  局部敏感散列  二进制图像  汉明距离

分 类 号：TP391]