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《基于雙目視覺的目標(biāo)識別與定位-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、第33卷第4期河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)Vo1．33No．42014年8月JOURNAIOFHENANPOLYTECHNICUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)Aug．2014基于雙目視覺的目標(biāo)識別與定位高如新，王俊孟(河南理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院，河南焦作454000)摘要：給出一種雙目視覺系統(tǒng)結(jié)合SURt’(SpeededUpRobustFeature)特征的目標(biāo)識別與定位方法．分析了采用SURF特征實現(xiàn)目標(biāo)識別的方法，利用雙目視覺的原理求取識別出的目標(biāo)物體的三維坐標(biāo)信息，從而實現(xiàn)目標(biāo)物體的識別與定位
2、，與傳統(tǒng)的基于SIFT(ScaleInvariantFea—tureTransform)特征或基于顏色形狀特征的目標(biāo)識別與定位方法相比，該方法更具有魯棒性和實時性．實驗結(jié)果證明了該方法進行目標(biāo)識別與定位的可行性，具有一定的應(yīng)用價值．關(guān)鍵詞：SURF特征匹配；雙目視覺：目標(biāo)識別與定位中圖分類號：TP391文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1673—9787(2014)04-0495-06TargetrecognitionandlocationbasedonbinocularvisionGAORJ_xin．WANGJun-meng(Schoo
3、lofElectricalEngineeringandAutomotion，HenanPolytechnicUniversity，Jiaozuo454000，Henan，China)Abstract：AmethodfortargetidentificationandorientationbasedonthecombinationofSURFfeatureandbin—ocularvisionispresented．Bymeansoftheprinzipleofbinocularvision，thethree·dimensiona
4、lcoordinateinfor-mationofanobjectisobtained，whichhadbee-nidentifiedbyuseofSURFfeature．Thusly，thetargetrecogni—tionandlocationareachieved．Comparedwithhetraditionalmethod．suchasonesusingSIFTfeature．colororappearancefeature，themethodproposedismol。erobustandhasahigh—perf
5、ormance．Thefeasibilityandappli—cationvalueofthismethodusedfortargetrecognitionandpositioninghasbeenprovedaccordingtoexperimen—talresults．Keywords：SURFfeaturematching；binocularvision；targetrecognitionandlocation度比較高，因此得到了越來越廣泛的應(yīng)用．O引言本文采用SURF特征匹配算法實現(xiàn)了目標(biāo)物目標(biāo)識別與定位是機器人應(yīng)用領(lǐng)域
6、中核心體的識別，為了精確求取目標(biāo)物體的三維坐標(biāo)信技術(shù)之一．隨著社會生產(chǎn)和人民生活的不斷發(fā)展，息，采用一個點標(biāo)識目標(biāo)物體，結(jié)合雙目立體視覺對系統(tǒng)的智能化、實用性要求越來越高，能否成功計算場景中點的i維坐標(biāo)信息的原理對識別出的識別出目標(biāo)物體以及對目標(biāo)物體精確定位，成為目標(biāo)物體進行定位，與傳統(tǒng)的基于SIFT特征或基衡量智能系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)。．近年來，基于于顏色形狀特征的目標(biāo)識別與定位方法相比，該視覺的目標(biāo)識別與定位，利用圖像獲取目標(biāo)物體方法更能滿足實時性的要求．實驗結(jié)果證明了該的特征實現(xiàn)目標(biāo)識別與定位，該方法由于成j低，方法在目標(biāo)識
7、別與定位中的可行性，具有一定的所依賴的實驗環(huán)境和硬件設(shè)備要求簡單，定位精應(yīng)用價值．收稿日期：2013_09-ol基金項目：河南理T大學(xué)博士基金資助項目(B2010—1)．作者簡介：高如新(1978一)，男，河南周口人，博士生，阱師，主要從事圖像及視頻識別、機器視覺等研究與教學(xué)-r作Email：gaorxchina@163．coin496河南理丁大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)2o14年第33卷式中：為設(shè)定的閾值，一般為0．6．當(dāng)最小歐氏l基于SURF特征的目標(biāo)識別距離d．和次最小歐式距離d，的比值小于該閾值基于不變特征的目標(biāo)識別方法由于具
8、有很好時，認(rèn)為特征點與對應(yīng)最小歐氏距離的特征點是的魯棒性，計算量小，速度快等特點，逐漸成為目匹配的，否則沒有點與該特征點相匹配．標(biāo)識別研究的主流方向．設(shè)定的閾值越小，匹配越穩(wěn)定，但匹配點數(shù)目SURF算法是一種高魯棒性的局部特征點檢相應(yīng)越少．測器，SURF特征具有
