ＳＩＦＴ特征和正交ＤＬＴ算法在物體識別中的應用

郭佳欣　盧昭金　韓　焱　張丕狀

摘要：結合SIFT特征和正交DLT算法，給出一種較為精確的物體識別方法。該方法首先采用SIFT特征描述子進行測試圖像關鍵點的提取，然后將測試圖像和模型數據庫中模型的特征．最逐一匹配，設定匹配閾值，若匹配達到該閾值，則認為匹配成功，最后通過正交DLT算法在測試圖像中識別該模型的位置。SIFT特征與正交DLT算法的結合有效地提高物體的識別精度。實驗結果表明，該方法具有較強的魯棒性，不僅可以在復雜背景下，較好地識別模型在測試圖像中的位置，而且還可以在物體被部分遮擋的情況下，較為準確地對物體進行定位。