几种特征提取算法性能的评估  

作　　者：魏英姿[1] 刘源[1] 

机构地区：[1]沈阳理工大学信息科学与工程学院,110000

出　　处：《电子制作》2014年第24期27-28,共2页Practical Electronics

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61203163);国家科技重大专项资助项目(2011ZX04013-012-05);中国科学院战略新兴产业资助项目(CCI20130327-Y2A6070)

摘　　要：特征提取与匹配是图像识别、目标跟踪等计算机视觉问题的基础和关键。研究了不同的点特征提取算法性能。现有的评估方法大多是从速度、灵敏度等几个角度来评价算法的性能。现提供一个新的标准,以获得不同的特征提取算法在不同图像类型中的预期水平。主要研究包括:FAST、SIFT、PCA-SIFT、SURF和ORB特征提取算法。以算法提取到的正确匹配特征点对的数目作为主要评价标准,通过实验测试各种算法在不同类型的图像中的性能,总结出算法最适合应用的环境。

关 键 词：特征提取 特征匹配 随机抽样一致性算法 特征点 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]