简介:摘要:中华民族几千载峥嵘岁月里留下了琳琅满目的物质物品,它们的存在无疑是瑰宝。其中非物质文化遗产民族刺绣图案最具有代表性。然而时代变迁,科技的迅速发展限制了这类传统手工业文化的延绵传承。目前,国内相关智能分类的研究较少。基于这种情况,本文将当今机器学习方法应用于刺绣作品数字资源的保护和传承,从计算机视觉的角度,利用图案识别SIFT,HOG,Haar方法分别采集少数民族刺绣图案的视觉特征,最后结合分类实验结果概括总结三种算法的优劣势,为后人跟进研究基于复杂背景的民族图案及文化传播提供参考。
简介:针对ORB特征点匹配中常采用的随机抽样一致性(RandomSampleConsensus,RANSAC)匹配点提纯算法存在计算量大、效率低的问题,本文提出一种改进的RANSAC算法。先使用2-近邻算法查找满足阈值的匹配,接着使用双向匹配交叉过滤方法剔除图像帧中明显的错误匹配,然后对匹配点对的Hamming距离进行排序,将匹配点对距离大于最小距离一定倍数的匹配点对再一次剔除,最后再利用RANSAC算法迭代。分别采用改进RANSAC算法和RANSAC算法进行匹配点提纯实验,实验结果显示,改进RANSAC算法与RANSAC算法相比匹配准确度提高了6.03%,匹配准确度提高至93.46%,匹配点提纯速度提高了26.74%,提纯时间降到0.441s。
简介:摘要:中国地域辽阔,但水土资源分布不平衡,呈现出农业用地占比大,农业对水资源需求量和耗费量巨大等特点。水土资源的量、质及匹配关系对农业发展前景有着深刻的影响。随着人口增加和经济快速发展,水土资源的自然状态不断遭到破坏,其供需矛盾日益激烈,诱发了一系列农业生态问题。通过研究农业水土资源匹配特征系数,来反应特定区域农业生产可供水资源和耕地资源在空间上适宜匹配的量比关系,为农业发展提供科学决策是现阶段最基础、可行的做法。本文基于地理信息系统(GIS)对数据提取、分析的优势,分析了农业领域的水土资源匹配特征,以期为因地制宜布局农业、改进农业水土障碍因子提供依据。
简介:通过仿真对比研究了基于特征匹配的目标识别算法快速性及鲁棒性问题.采用目前常用的STAR、FAST、SIFT(scaleinvariantfeaturetransform)、SURF(speededuprobustfeatures)、ORB(orientedFASTandrotatedBRIEF)、BRISK(binaryrobustinvariantscalablekeypoint)和FREAK(fastretinakeypoint)等算法,对算法快速性和鲁棒性进行比较,并通过不同检测子与描述子的相互结合,找出最佳组合方式,提出了一种运用匹配点数与总耗时的比值来衡量算法综合性能好坏的新方法.仿真对比证明,FAST检测子、BRISK描述子以及STAR与BRISK的组合具有较好的性能.