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摘要
在对大型网络下的特征进行高效匹配的过程中,容易出现数据量大、计算过于复杂的情况,导致传统的基于多谱特征表示的大型网络下的特征匹配模型,由于需构造所有谱描述子,无法高效完成大型网络的特征匹配,提出一种基于加速鲁棒性特征算法的大型网络下特征高效匹配模型,对个体分类器的权值进行计算,依据特征出现的加权次数从大到小进行排序,从而完成大型网络所需特征的选择。通过固定的梯度方向矢量获取标准模板,利用标准模板得到一套适用于所有大型网络下的特征匹配算子,获取大型网络图像的二阶算子,依据积分获取所有固定梯度方向矢量,对Haar小波二阶响应进行计算,依据高斯函数对该小波响应进行加权处理,从而提高其对大型网络下特征...
- 出版日期2015
- 单位海南热带海洋学院
