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Active Shape Models Using Scale Invariant Feature Transform 认领 引用
1
作者 史勇红 戚飞虎 +1 位作者 栾红霞 吴国荣 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2007年第6期713-718,共6页
A new active shape models (ASMs) was presented, which is driven by scale invariant feature transform (SIFT) local descriptor instead of normalizing first order derivative profiles in the original formulation, to segme... A new active shape models (ASMs) was presented, which is driven by scale invariant feature transform (SIFT) local descriptor instead of normalizing first order derivative profiles in the original formulation, to segment lung fields from chest radiographs. The modified SIFT local descriptor, more distinctive than the general intensity and gradient features, is used to characterize the image features in the vicinity of each pixel at each resolution level during the segmentation optimization procedure. Experimental results show that the proposed method is more robust and accurate than the original ASMs in terms of an average overlap percentage and average contour distance in segmenting the lung fields from an available public database. 展开更多
关键词 active shape model (ASM) deformable segmentation chest radiograph scale invariant feature transform (SIFT) local descriptor
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Target classification using SIFT sequence scale invariants 认领 引用 被引量：11
2
作者 Xufeng Zhu Caiwen Ma +1 位作者 Bo Liu Xiaoqian Cao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2012年第5期633-639,共7页
On the basis of scale invariant feature transform（SIFT） descriptors,a novel kind of local invariants based on SIFT sequence scale（SIFT-SS） is proposed and applied to target classification.First of all,the merits o... On the basis of scale invariant feature transform（SIFT） descriptors,a novel kind of local invariants based on SIFT sequence scale（SIFT-SS） is proposed and applied to target classification.First of all,the merits of using an SIFT algorithm for target classification are discussed.Secondly,the scales of SIFT descriptors are sorted by descending as SIFT-SS,which is sent to a support vector machine（SVM） with radial based function（RBF） kernel in order to train SVM classifier,which will be used for achieving target classification.Experimental results indicate that the SIFT-SS algorithm is efficient for target classification and can obtain a higher recognition rate than affine moment invariants（AMI） and multi-scale auto-convolution（MSA） in some complex situations,such as the situation with the existence of noises and occlusions.Moreover,the computational time of SIFT-SS is shorter than MSA and longer than AMI. 展开更多
关键词 target classification scale invariant feature transform descriptors sequence scale support vector machine
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基于SIFT与特征点相对位置关系的双目测距方法 认领 引用 被引量：1
3
作者 李波 菅美英 刘天阳 《智能计算机与应用》 2026年第6期32-40,共9页
为提高双目测距的精度与速度,提出了一种基于尺度不变特征变化(SIFT)与随机抽样一致性(RANSAC)的双目测距方法。首先,基于YOLOv8(Ultralytics YOLOv8)进行目标跟踪,确定感兴趣区域并使用SIFT算法进行特征点匹配;其次,基于匹配点对的横... 为提高双目测距的精度与速度,提出了一种基于尺度不变特征变化(SIFT)与随机抽样一致性(RANSAC)的双目测距方法。首先,基于YOLOv8(Ultralytics YOLOv8)进行目标跟踪,确定感兴趣区域并使用SIFT算法进行特征点匹配;其次,基于匹配点对的横坐标、纵坐标以及位置特点设置图像矫正约束、视差约束、目标跟踪约束,进行第1次筛选;然后,基于匹配点对间相对位置关系不变的特点,通过余弦相似度以及向量模的比值设置相对位置约束,进行第2次筛选;最后,通过RANSAC算法进行第3次筛选并计算距离。实验结果表明,与传统的双目测距方法相比,提出的方法具有良好的稳定性及较快的运行速度。在20 m的距离范围内,特征点匹配平均精确度为95.73%,测距平均误差为3.81%。 展开更多
关键词 双目测距 尺度不变特征变换 随机抽样一致性 目标跟踪 相对位置
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基于AE-TCN-Transformer并行模型的巷道变形多步预测研究 认领 引用
4
作者 王龙飞 陈俊智 +4 位作者 任春芳 蔡川川 徐晓文 刘洋 何昌耀 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2026年第4期84-93,共10页
为实现巷道变形的精准预测,提出一种基于阿尔法进化算法(AE)优化的时间卷积网络(TCN)和Transformer并行预测模型。该模型通过并行架构融合TCN与Transformer模型,TCN利用膨胀因果卷积挖掘局部时序特征,Transformer通过多头自注意力机制... 为实现巷道变形的精准预测,提出一种基于阿尔法进化算法(AE)优化的时间卷积网络(TCN)和Transformer并行预测模型。该模型通过并行架构融合TCN与Transformer模型,TCN利用膨胀因果卷积挖掘局部时序特征,Transformer通过多头自注意力机制提升长时序模式的捕捉效率,最后通过时序注意力引导的多模型动态特征融合机制输出结果。同时,引入AE算法优化超参数,凭借自适应进化路径与双步长机制,增强模型在复杂时序数据中的鲁棒性。以云南某铁矿三个不同中段监测点的巷道位移监测数据为研究对象进行试验验证,结果表明:AE-TCN-Transformer模型在预测步长为6~48步时,其均方根误差控制在0.0132mm以下,对称平均绝对百分比误差低于0.09%,决定系数高于0.97,显著优于TCN、Transformer、LSTM等单一模型,充分验证了AE-TCN-Transformer模型在巷道变形预测中的精确性与可靠性,为巷道变形精准预测提供了新路径。 展开更多
关键词 巷道变形预测 AE-TCN-Transformer并行模型 时间卷积网络 阿尔法进化算法 多尺度特征融合
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一种基于SIFT-SHOT的点云配准方法 认领 引用 被引量：1
5
作者 牛晓雨 郑丽芳 +1 位作者 孙波 何健 《应用激光》 CSCD 北大核心 2026年第7期221-230,共10页
在航空发动机领域,叶片形貌的精确检测对性能和安全至关重要。针对传统的点云配准方法耗时长且精度不足的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)和方向直方图签名描述子(signature of histograms ... 在航空发动机领域,叶片形貌的精确检测对性能和安全至关重要。针对传统的点云配准方法耗时长且精度不足的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)和方向直方图签名描述子(signature of histograms of orientations,SHOT)的配准算法,提高配准的效率和精度,并使用发动机叶片进行了验证。首先,对点云进行体素滤波和下采样,然后利用SIFT算法识别关键特征点,并通过SHOT描述子进行特征匹配。通过采样一致性初始配准算法(SAC-IA)进行粗配准,再运用迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)进行精配准。实验结果表明,该方法在配准时间和精度上均优于传统的(sample consensus initial alignment,SAC-IA)和ICP组合方法,在标准测试集上的配准时间缩短了98%,配准精度与传统方法相比误差在0.0001 mm以内,在真实叶片点云上的配准时间约为51.671 s,配准误差约为0.133842 mm,为发动机叶片自动化检测及其他领域的三维点云数据处理提供了新的技术途径。 展开更多
关键词 三维点云配准 尺度不变特征变换 方向直方图签名描述子 发动机叶片
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RIME-Transformer模型在复杂时序预测问题中的应用 认领 引用
6
作者 孙歆怡 郑婷婷 孙丽雯 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期79-89,共11页
为解决传统Transformer在长序列建模和计算效率的不足,本文提改进的Transformer模型,该模型在特征提取阶段引入多尺度卷积结构,通过并行卷积核在不同尺度上捕捉短期波动与长期趋势,增强对多层次时序模式的表征能力。随后,模型采用可学... 为解决传统Transformer在长序列建模和计算效率的不足,本文提改进的Transformer模型,该模型在特征提取阶段引入多尺度卷积结构,通过并行卷积核在不同尺度上捕捉短期波动与长期趋势,增强对多层次时序模式的表征能力。随后,模型采用可学习的位置编码代替固定的正弦编码,更好地应对非平稳数据和不规则时间间隔问题。在全局依赖建模过程中,改进的编码器利用多头自注意力机制建立跨时间步的特征交互,动态分配时刻权重以聚焦关键片段,有效降低长序列建模的计算复杂度。Transformer模型还结合了霜冰优化算法(rime optimization algorithm,RIME)在高维超参数空间中进行高效搜索与优化,提升模型的收敛速度与泛化能力。实验在3个真实复杂数据集上进行,结果表明RIME-Transformer模型在多项指标上均优于主流方法研究结果,验证所提模型在复杂时序预测任务中的有效性与优越性。 展开更多
关键词 Transformer 霜冰优化算法 多尺度特征编码 可学习位置编码 注意力池化
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SIFT算法改进及在海底点云和图像匹配中的应用 认领 引用
7
作者 王伟 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2026年第2期60-64,共5页
为解决海底地物侧扫声纳图像与多波束图像匹配困难的问题,提出改进型尺度不变算法。该算法引入尺度空间,构建高斯差分金字塔进行极值点检测。利用邻域内要素点构建方向直方图,确定特征点主方向,建立高维特征描述子提高侧扫图像的匹配精... 为解决海底地物侧扫声纳图像与多波束图像匹配困难的问题,提出改进型尺度不变算法。该算法引入尺度空间,构建高斯差分金字塔进行极值点检测。利用邻域内要素点构建方向直方图,确定特征点主方向,建立高维特征描述子提高侧扫图像的匹配精度。通过实验分别提取沉船位置的侧扫图像特征描述子与多波束图像描述子,选取单一关键阈值和单应性矩阵变换两种方式进行图像匹配。同时进行定性和定量分析,实验结果表明,本文算法在沉船区域精确定位中取得较好的效果,将经典SIFT算法的中误差由5.9 m提高至2.5 m,为侧扫图像确定海底障碍物精确位置和姿态提供新的思路。 展开更多
关键词 尺度不变算法 差分金字塔 特征描述子 随机抽样一致性 单应性矩阵
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Image matching algorithm based on SIFT using color and exposure information 认领 引用 被引量：12
8
作者 Yan Zhao Yuwei Zhai +1 位作者 Eric Dubois Shigang Wang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2016年第3期691-699,共9页
Image matching based on scale invariant feature transform（SIFT） is one of the most popular image matching algorithms, which exhibits high robustness and accuracy. Grayscale images rather than color images are genera... Image matching based on scale invariant feature transform（SIFT） is one of the most popular image matching algorithms, which exhibits high robustness and accuracy. Grayscale images rather than color images are generally used to get SIFT descriptors in order to reduce the complexity. The regions which have a similar grayscale level but different hues tend to produce wrong matching results in this case. Therefore, the loss of color information may result in decreasing of matching ratio. An image matching algorithm based on SIFT is proposed, which adds a color offset and an exposure offset when converting color images to grayscale images in order to enhance the matching ratio. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively differentiate the regions with different colors but the similar grayscale level, and increase the matching ratio of image matching based on SIFT. Furthermore, it does not introduce much complexity than the traditional SIFT. 展开更多
关键词 scale invariant feature transform（SIFT） image matching color exposure
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Study of Human Action Recognition Based on Improved Spatio-temporal Features 认领 引用 被引量：9
9
作者 Xiao-Fei Ji Qian-Qian Wu +1 位作者 Zhao-Jie Ju Yang-Yang Wang 《International Journal of Automation and computing》 CSCD 2014年第5期500-509,共10页
Most of the exist action recognition methods mainly utilize spatio-temporal descriptors of single interest point while ignoring their potential integral information, such as spatial distribution information. By combin... Most of the exist action recognition methods mainly utilize spatio-temporal descriptors of single interest point while ignoring their potential integral information, such as spatial distribution information. By combining local spatio-temporal feature and global positional distribution information(PDI) of interest points, a novel motion descriptor is proposed in this paper. The proposed method detects interest points by using an improved interest point detection method. Then, 3-dimensional scale-invariant feature transform(3D SIFT) descriptors are extracted for every interest point. In order to obtain a compact description and efficient computation, the principal component analysis(PCA) method is utilized twice on the 3D SIFT descriptors of single frame and multiple frames. Simultaneously, the PDI of the interest points are computed and combined with the above features. The combined features are quantified and selected and finally tested by using the support vector machine(SVM) recognition algorithm on the public KTH dataset. The testing results have showed that the recognition rate has been significantly improved and the proposed features can more accurately describe human motion with high adaptability to scenarios. 展开更多
关键词 Action recognition spatio-temporal interest points 3-dimensional scale-invariant feature transform (3D SIFT) positional distribution information dimension reduction
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基于SIFT特征匹配的小变形初值估计研究 认领 引用 被引量：1
10
作者 董伟 毛镪 +1 位作者 张海东 施天威 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2025年第5期755-763,共9页
为了克服基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配的小变形初值估计受到特征点误匹配和匹配精度不确定性的影响,引入了对误匹配引起的异常值具有一定抗性的最小一乘算法和霍夫变换算法进行拟合获取变形初值。通过模拟散斑图实验检验最小一... 为了克服基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配的小变形初值估计受到特征点误匹配和匹配精度不确定性的影响,引入了对误匹配引起的异常值具有一定抗性的最小一乘算法和霍夫变换算法进行拟合获取变形初值。通过模拟散斑图实验检验最小一乘算法和霍夫变换算法的小变形初值估计可靠性,与随机抽样一致性算法的结果进行了对比;并通过相似模拟实验检验初值算法真实情况下的可靠性。结果表明,在小位移情形下,最小一乘算法的位移初值标准差低于霍夫变换算法和随机抽样一致性算法,为0.0033 pixel~0.0068 pixel,且在数字图像相关方法中使用其位移初值的相关搜索平均迭代次数为3.692~4.370次;对于实验过程中散斑图出现的破损区域,最小一乘算法的位移初值和数字图像相关方法的位移测量值存在明显差值,最大值为11.80 pixel,最小值为-7.35 pixel,最小一乘算法的变形初值依然可靠,但数字图像相关方法的变形测量有失效风险。该研究为数字图像相关方法的小变形初值估计提供了一定的参考。 展开更多
关键词 图像处理 数字图像相关方法 SIFT特征匹配 霍夫变换 最小一乘算法 变形初值估计
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基于导向滤波和改进SIFT的干散货码头堆场料堆特征点提取与匹配 认领 引用 被引量：1
11
作者 张艳伟 邹东升 +1 位作者 庞利宝 钮为轩 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第5期834-838,844,共5页
为了实现自动化干散货码头堆场料堆体积的高精度测量,料堆三维重建的准确度和可靠性至关重要。针对干散货码头堆场复杂场景特征点提取数量少、匹配率低等问题,提出了一种基于导向滤波算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的联合算法。其中... 为了实现自动化干散货码头堆场料堆体积的高精度测量,料堆三维重建的准确度和可靠性至关重要。针对干散货码头堆场复杂场景特征点提取数量少、匹配率低等问题,提出了一种基于导向滤波算法和尺度不变特征变换(SIFT)算法的联合算法。其中,使用导向滤波算法来进行堆场料堆图像增强和降噪;改进尺度不变特征变换(SIFT)算法流程,使用层次聚类优化特征匹配算法,消除ratio值的影响,实现堆场料堆特征点的精确匹配。结果表明:基于导向滤波的图像预处理算法有效提高了提取的特征点质量,相较于传统图像增强方法,有效匹配对的占比提升了1.59%;改进后的SIFT匹配算法无需反复整定ratio,其最优结果与传统匹配算法相当;联合算法相较于传统算法,在特征点匹配对数量上增加了11.3%,在港口环境中显示出更高的有效性。 展开更多
关键词 干散货码头堆场 体积测量 导向滤波 聚类 尺度不变特征变换(SIFT)
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Research on will-dimension SIFT algorithms for multi-attitude face recognition 认领 引用 被引量：1
12
作者 SHENG Wenshun SUN Yanwen XU Liujing 《High Technology Letters》 EI CAS 2022年第3期280-287,共8页
The results of face recognition are often inaccurate due to factors such as illumination,noise intensity,and affine/projection transformation.In response to these problems,the scale invariant feature transformation(SI... The results of face recognition are often inaccurate due to factors such as illumination,noise intensity,and affine/projection transformation.In response to these problems,the scale invariant feature transformation(SIFT) is proposed,but its computational complexity and complication seriously affect the efficiency of the algorithm.In order to solve this problem,SIFT algorithm is proposed based on principal component analysis(PCA) dimensionality reduction.The algorithm first uses PCA algorithm,which has the function of screening feature points,to filter the feature points extracted in advance by the SIFT algorithm;then the high-dimensional data is projected into the low-dimensional space to remove the redundant feature points,thereby changing the way of generating feature descriptors and finally achieving the effect of dimensionality reduction.In this paper,through experiments on the public ORL face database,the dimension of SIFT is reduced to 20 dimensions,which improves the efficiency of face extraction;the comparison of several experimental results is completed and analyzed to verify the superiority of the improved algorithm. 展开更多
关键词 face recognition scale invariant feature transformation(SIFT) dimensionality reduction principal component analysis-scale invariant feature transformation(PCA-SIFT)
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Robust Radiometric Normalization of the near Equatorial Satellite Images Using Feature Extraction and Remote Sensing Analysis 认领 引用 被引量：3
13
作者 Hayder Dibs Shattri Mansor +1 位作者 Noordin Ahmad Nadhir Al-Ansari 《Engineering（科研）》 2023年第2期75-89,共15页
Relative radiometric normalization (RRN) minimizes radiometric differences among images caused by inconsistencies of acquisition conditions rather than changes in surface. Scale invariant feature transform (SIFT) has ... Relative radiometric normalization (RRN) minimizes radiometric differences among images caused by inconsistencies of acquisition conditions rather than changes in surface. Scale invariant feature transform (SIFT) has the ability to automatically extract control points (CPs) and is commonly used for remote sensing images. However, its results are mostly inaccurate and sometimes contain incorrect matching caused by generating a small number of false CP pairs. These CP pairs have high false alarm matching. This paper presents a modified method to improve the performance of SIFT CPs matching by applying sum of absolute difference (SAD) in a different manner for the new optical satellite generation called near-equatorial orbit satellite and multi-sensor images. The proposed method, which has a significantly high rate of correct matches, improves CP matching. The data in this study were obtained from the RazakSAT satellite a new near equatorial satellite system. The proposed method involves six steps: 1) data reduction, 2) applying the SIFT to automatically extract CPs, 3) refining CPs matching by using SAD algorithm with empirical threshold, and 4) calculation of true CPs intensity values over all image’ bands, 5) preforming a linear regression model between the intensity values of CPs locate in reverence and sensed image’ bands, 6) Relative radiometric normalization conducting using regression transformation functions. Different thresholds have experimentally tested and used in conducting this study (50 and 70), by followed the proposed method, and it removed the false extracted SIFT CPs to be from 775, 1125, 883, 804, 883 and 681 false pairs to 342, 424, 547, 706, 547, and 469 corrected and matched pairs, respectively. 展开更多
关键词 Relative Radiometric Normalization Scale Invariant Feature Transform Automatically Extraction Control Points Sum of Absolute Difference
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一种改进的ASIFT算法重复匹配模式研究 认领 引用
14
作者 杨根新 杨阳 景志雄 《地矿测绘》 2025年第3期17-21,共5页
影像匹配是计算机视觉研究的热点。为此,该文对现有的仿射尺度不变特征变换(ASIFT)算法进行了两项改进:第一项改进是使ASIFT算法可通过图形变换匹配来匹配重复模式;第二项改进是通过更精确地估计视图之间的转换来提高匹配的精度。实验... 影像匹配是计算机视觉研究的热点。为此,该文对现有的仿射尺度不变特征变换(ASIFT)算法进行了两项改进:第一项改进是使ASIFT算法可通过图形变换匹配来匹配重复模式;第二项改进是通过更精确地估计视图之间的转换来提高匹配的精度。实验结果表明,该方法能够成功匹配如棋盘等的重复模式,在严格的仿射变换或投影下,影像点的正确匹配数量会明显增加,影像匹配精度会显著提高。 展开更多
关键词 影像匹配 重复模式 仿射变换 ASIFT 实验 精度 测试
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An Approach to Parallelization of SIFT Algorithm on GPUs for Real-Time Applications 认领 引用 被引量：5
15
作者 Raghu Raj Prasanna Kumar Suresh Muknahallipatna John McInroy 《Journal of Computer and Communications》 2016年第17期18-50,共33页
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is a widely used computer vision algorithm that detects and extracts local feature descriptors from images. SIFT is computationally intensive, making it infeasible fo... Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is a widely used computer vision algorithm that detects and extracts local feature descriptors from images. SIFT is computationally intensive, making it infeasible for single threaded im-plementation to extract local feature descriptors for high-resolution images in real time. In this paper, an approach to parallelization of the SIFT algorithm is demonstrated using NVIDIA’s Graphics Processing Unit (GPU). The parallel-ization design for SIFT on GPUs is divided into two stages, a) Algorithm de-sign-generic design strategies which focuses on data and b) Implementation de-sign-architecture specific design strategies which focuses on optimally using GPU resources for maximum occupancy. Increasing memory latency hiding, eliminating branches and data blocking achieve a significant decrease in aver-age computational time. Furthermore, it is observed via Paraver tools that our approach to parallelization while optimizing for maximum occupancy allows GPU to execute memory bound SIFT algorithm at optimal levels. 展开更多
关键词 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Parallel Computing GPU GPU Occupancy Portable Parallel Programming CUDA
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基于SIFT特征的SAR图像拼接效率优化方法 认领 引用 被引量：4
16
作者 刘钟毓 范季夏 +2 位作者 刘峻楠 张亦宁 毛新华 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2025年第8期34-46,共13页
在条带模式合成孔径雷达(SAR)成像中,数据处理量大,通常分成多个子孔径进行处理。然而,微型无人机(mini-UAV)SAR由于其运行不稳定性,常引入较大的运动误差,这不仅导致子孔径图像形变,还使得相邻图像间的平移量难以精确估算,增加了图像... 在条带模式合成孔径雷达(SAR)成像中,数据处理量大,通常分成多个子孔径进行处理。然而,微型无人机(mini-UAV)SAR由于其运行不稳定性,常引入较大的运动误差,这不仅导致子孔径图像形变,还使得相邻图像间的平移量难以精确估算,增加了图像拼接难度。尺度不变特征变换(SIFT)算法提供的特征点能有效应对图像配准与拼接问题,但处理大数据量图像时,传统流程的效率较低。为此,文中提出了一种基于SIFT特征图像拼接的优化方法,旨在提高SAR图像配准与拼接效率。文中引入了一种基于幅值比的特征点质量评判标准,通过精选特征点,确保了匹配的准确性,有效减少了特征点数量。在此基础上,采用KD树进行特征点粗匹配,提高检索速度。此外,利用两个一维插值代替传统的二维插值,优化了仿射变换的插值效率。通过降像素图像估算仿射矩阵并校正,提高拼接计算效率且保证拼接质量。通过实验用时、配准正确率、相似度、均方误差等指标,验证了所提方法在保持拼接精度的同时,显著提高了计算效率,对mini-UAV SAR图像的快速拼接具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 微型无人机 图像配准与拼接 尺度不变特征变换 降像素
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基于EfficientNet和SIFT的中国画印章识别研究 认领 引用
17
作者 曾庆阳 万静 张昊 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2025年第4期74-84,共11页
为提高中国画图像印章识别的效率和准确性,提出一种基于EfficientNet和尺度不变特征变换(scale invari-ant feature transform,SIFT)的两阶段印章识别算法。在印章提取阶段,通过预处理技术优化图像质量,利用HSV(hue,saturation,value)... 为提高中国画图像印章识别的效率和准确性,提出一种基于EfficientNet和尺度不变特征变换(scale invari-ant feature transform,SIFT)的两阶段印章识别算法。在印章提取阶段,通过预处理技术优化图像质量,利用HSV(hue,saturation,value)颜色空间特征确定候选印章区域,基于EfficientNet模型提取候选区域图像特征,进行分类后获得印章图像。在印章匹配阶段,通过SIFT算法提取印章图像特征,采用最近邻匹配方法进行图像匹配,获得最终的印章信息。为验证算法的有效性,构建了包含4000张图片的印章提取数据集,以及包含14790条印章信息的标准印章数据库。选取其他常用基线模型进行对比实验,实验结果表明,在自建数据集上,所提方法印章图像提取的准确率达到95.25%,印章匹配的准确率达到98.20%,并且在处理图像旋转和尺度变化时具有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 印章识别 印章提取 印章匹配 EfficientNet 尺度不变特征变换(SIFT)
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基于传感数据融合与SIFT特征匹配的楼宇安防智能监控方法 认领 引用 被引量：1
18
作者 姜业栋 《科技和产业》 2025年第7期26-30,共5页
为提高安防监控结果的可靠性,实现对楼宇的智能监控,基于传感数据融合与尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配,开展楼宇安防智能监控方法的设计研究。安装摄像头、红外探测器、震动等传感器,采集楼宇安防数据,引进加权平均法,对预处理后的数... 为提高安防监控结果的可靠性,实现对楼宇的智能监控,基于传感数据融合与尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配,开展楼宇安防智能监控方法的设计研究。安装摄像头、红外探测器、震动等传感器,采集楼宇安防数据,引进加权平均法,对预处理后的数据进行融合与点云数据压缩;将彩色图像转换为灰度图像,提取关键点(特征点)和对应的描述符,设计基于SIFT特征匹配的楼宇安防监控图像自动拼接;在拼接后的视频帧中,使用帧间差分法识别运动目标,设定阈值以区分前景(运动目标)和背景,实现视频运动目标的跟踪与智能监控。对比实验结果表明,设计的方法实际应用效果良好,可以精准识别到监控界面中出现的所有人物,满足楼宇安防智能监控需求。 展开更多
关键词 传感数据融合 点云数据压缩 智能监控 安防 楼宇 尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配
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基于SfM的隧道围岩三维重构方法 认领 引用 被引量：2
19
作者 柳厚祥 关磊 《交通科学与工程》 CAS 2026年第3期66-73,共8页
【目的】为高效获取直观、精准的隧道围岩原始数据,提出一种基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)技术的隧道围岩三维重构方法。【方法】首先采用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法完成隧道围岩图... 【目的】为高效获取直观、精准的隧道围岩原始数据,提出一种基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)技术的隧道围岩三维重构方法。【方法】首先采用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法完成隧道围岩图像特征点的提取;其次通过比较欧式距离完成特征点匹配,并结合SfM原理实现相机参数标定,生成隧道围岩稀疏点云;再利用多视图立体匹配(multi-view stereo,MVS)算法对稀疏点云进行加密处理,得到高密度围岩密集点云;最后基于Delaunay三角剖分算法完成密集点云曲面重构与纹理映射,构建隧道围岩三维实体模型。【结果】依托两百余张隧道围岩实景影像开展试验验证,结果表明所提方法可高效重建结构完整、还原度高的隧道围岩三维模型。【结论】所提方法可为隧道围岩现场资料采集、地质信息精细化分析提供新的技术思路与参考依据。 展开更多
关键词 三维重构 运动恢复结构 尺度不变特征变换 隧道围岩
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双目立体视觉与特征匹配下机械臂位姿估计 认领 引用
20
作者 朱晶晶 翟佳佳 王福忠 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期238-243,共6页
在高维流形空间中,机械臂运动会呈现出奇异位姿,这种位姿运转产生的振动会传递到摄像头上,导致摄像头发生位移变化,使得采集到的图像中关键位姿角点出现尺度动态变化特性。若不考虑机械臂关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,... 在高维流形空间中,机械臂运动会呈现出奇异位姿,这种位姿运转产生的振动会传递到摄像头上,导致摄像头发生位移变化,使得采集到的图像中关键位姿角点出现尺度动态变化特性。若不考虑机械臂关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,会导致位姿估计出现偏差。为此,提出双目立体视觉与特征匹配下机械臂位姿估计方法。通过双目系统外参数校正摄像头标定偏差,引入高斯卷积核辨识校正后双目系统采集到的二维机械臂视差图的多尺度空间;引入具有尺度不变特性的DoG算子检测多尺度空间下的关键位姿角点,并利用欧式距离对关键位姿特征角点匹配,有效解决了因尺度动态变化导致的角点匹配失败问题。将特征匹配得到的角点信息与机械臂的运动姿态相结合,利用UKF算法实时更新和估计机械臂的位姿状态,确保关键位姿角点与当前状态之间的几何约束一致性,实现机械臂位姿的有效估计,减少因特征匹配不准确带来的位姿估计偏差。实验表明,所提方法特征匹配精确度较高,位姿输出结果与机械臂实际位姿之间的一致性较高,能够有效地满足机械臂工业应用中对精度和可靠性的要求。 展开更多
关键词 几何变换矩阵 DoG算子 特征点提取 SIFT算法 UKF算法
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