ＳＩＦＴ特征和正交ＤＬＴ算法在物体识别中的应用

郭佳欣　卢昭金　韩　焱　张丕状

摘要：结合SIFT特征和正交DLT算法，给出一种较为精确的物体识别方法。该方法首先采用SIFT特征描述子进行测试图像关键点的提取，然后将测试图像和模型数据库中模型的特征．最逐一匹配，设定匹配阈值，若匹配达到该阈值，则认为匹配成功，最后通过正交DLT算法在测试图像中识别该模型的位置。SIFT特征与正交DLT算法的结合有效地提高物体的识别精度。实验结果表明，该方法具有较强的鲁棒性，不仅可以在复杂背景下，较好地识别模型在测试图像中的位置，而且还可以在物体被部分遮挡的情况下，较为准确地对物体进行定位。