| 足球机器人视觉目标识别的PCA-SIFT算法 |
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| 引用本文： | 李彤斐,杨马英.足球机器人视觉目标识别的PCA-SIFT算法[J].江南学院学报,2013(5):601-606. |
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| 作者姓名： | 李彤斐 杨马英 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023 |
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| 基金项目： | 浙江省重点科技创新团队项目（2009R50014）. |
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| 摘 要： | 针对Robocup类人组比赛的特殊环境,为了识别比赛双方机器人,并克服光照变化、图像扭曲等问题给识别目标带来的干扰,选用尺度不变特征变换（SIFT）算法进行特征提取.由于SIFT算法的实时性差,提出改进的PCA-SWT目标识别算法,将主成分分析法（PCA）用于对经典SIFT算法中的128维描述子进行降维,并用最近邻法进行特征点的匹配.通过实验发现,经过PCA改进的描述子不仅提高了运算速度,匹配度也保持在较好的状态.
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| 关 键 词： | Robocup类人组比赛 尺度不变特征变换 主成分分析法 最近邻方法 |
Improved PCA-SIFT Algorithm for Soccer Robots Visual Target Identification |
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| LI Tong-fei;YANG Ma-ying.Improved PCA-SIFT Algorithm for Soccer Robots Visual Target Identification[J].Journal of Jiangnan College,2013(5):601-606. |
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| Authors: | LI Tong-fei;YANG Ma-ying |
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| Institution: | LI Tong-fei;YANG Ma-ying(College of Information Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Robocup humanoid league scale invariant feature transform principal component analysis the nearest neighbor method |
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