基于PCA-SIFT特征的目标识别算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在匹配时特征向量过多,从而导致耗时过长的问题,提出PCA-SIFT算法,对目标进行匹配与识别。首先,利用SIFT算法提取出原图像中稳健的特征点以及特征向量;其次,利用PCA算法对SIFT特征向量的维数进行约减;最后利用降维后的图像与原始图像进行匹配。实验证明,与原始SIFT算法相比,该算法不仅保持了SIFT算法的鲁棒性和稳定性,同时提高了匹配效率,增强了实时性。