基于直线和SIFT融合特征的物体识别研究

本文阐述了基于直线特征和SIFT(scale invariant feature transform)特征融合的物体识别研究,直线特征是最普遍的图像特征之一,而SIFT特征是最鲁棒的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性。本文以家用遥控器作为目标物体,首先提取平行直线特征作为本问中的主要图像特征,通过与物体模型进行匹配可以产生出很多的假设匹配结果,SIFT特征作为辅助特征,用来降低匹配的不确定性,从而提高识别率。试验结果表明该方法在复杂的环境中达到了鲁棒的识别效果。