基于不变因子的SIFT误匹配点剔除及图像检索

基金项目: 文件检验鉴定公安部重点实验室(中国刑事警察学院)资助项目(11KFKT002)

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Excluding SIFT Mismatching Points Based on the Invariant Factors and Image Retrieval

摘要: 为解决尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像发生旋转和尺度变化时产生的错误匹配问题,提出一种新的算法.根据 SIFT 提取的关键点信息,利用正确匹配点对间的旋转不变因子和尺度不变因子来剔除 SIFT 误匹配点,然后对保留下来的特征点进行聚类分析,对目标图像进行识别判断,并通过实验将该算法与双向匹配算法和随机抽样一致性算法(RANSAC)进行比较.实验结果表明,该算法能够有效地剔除误匹配点,且误剔除率低.剔除误匹配点后再进行图像检索,图像的漏检率和误检率都大大地降低了.
- 尺度不变特征变换 /
- 转不变因子 /
- 尺度不变因子 /
- 误剔除率 /
- 漏检率 /
- 误检率

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