1、“.....为了消除这些多余特征点,提高轮廓拟合质量本文设计了特征点次筛选算法。该算法的函数工作主要思路可以描述为将获取的数据按照种类进行划分,设定信息的起始位臵数据目标点位臵数据最远点位臵数据设立个数据容器,将所有特征点与起始位臵进行比较,获得各特征点相对于起始点的欧得个完美模型,代价函数为当代价函数计算的数值值小于设定数值时,则称它为算法下的局内点,不然就是局外点。将当前迭代过的局内点划分为集合,将包含匹配点最多的局内点称为最优局内点,每次迭代后产生的新的局内点与最优局内点比较,根据结果及时更新算法的迭代次数。为了防止上述算法陷入无限迭代循环之中,我们要给算法的迭代次数设定个阈值,若大于当前迭代最高运行次数则终止算法。此外,该阈值可根据算法运行状况进行更新,他的变化遵循方程为样本可靠度取值,是样本空间中局内点的比例值......”。

2、“.....经过这种方法降噪处理后,环境图像的检测区域有更好的稳健性,更加利于后期算法对特征点的提取。种基于特征提取与匹配的目标物体识别算法的设计与研究原稿。随机抽样致算法,是种通过迭代的方式在组信息样本中估算出最优数学参数模型的算法。针对数据中出现的正确信息与信息,通过随机抽样中正确数据出现的概率来对数学模型按照大数据定理随机性模型等进行估计,最终生成最优结果。该算法被广泛地用于数学与计算机视觉领作者简介刘大鹏年男,汉语,籍贯山东省德州市,硕士,北方工业大学,研究方向机械工程种基于特征提取与匹配的目标物体识别算法的设计与研究原稿可知,目标物体会身处在环境中的固定位臵,那么在用匹配模型来进行特征点判定时,匹配的特征点应该会集合于目标物品之上。由于环境因素的影响,图片上其他位臵会产生多余的特征点,这些特征点会对后面进行轮廓拟合时产生影响,为了消除这些多余特征点......”。

3、“.....该算法的函数工作主要思路可以描述为将获取的数据按照种类进行划分,设定信息的起始位臵数据目标点位臵数据最远点位臵数据设立个数据容器,将所有特征点与起始位臵进行比较,获得各特征点相对于起始点的欧氏距离,在容器内中,但可以将与特征结合,可以提高效率,改善算法。实验结果表明,本文的组合算法对图像的亮度,旋转,缩放等各个方面都有较强适应性。可以应用在图像识别,维重建等热门领域,在后续的研究中,提高算法的效率是关键。参考文献李听,刘路基于视觉与的机器人自定位抓取算法计算机工程,徐晓计算机视觉中物体识别综述电脑与信息技术,谢文治基于图像的物体识别算法研究电子科技大学,肖凯图像技术综述电子学报,王乐基于视觉伺服的工业机器人控制技术研究南京林业大学,邰晶,翟省德州市,硕士,北方工业大学,研究方向机械工程摘要针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高,特征提取信息也比较少的问题......”。

4、“.....对目标物体利用无监督学习的方法构造目标物体的识别模型,再与环境图像进行识别模型的特征点匹配,最后确定并且框选出目标物品。使用算法将目标物品的特征点提取出来,再结合算法特征点次筛选算法与算法对目标物体进行识别与框选。关键词特征匹配匹配。通过实际生活经设定数值时,则称它为算法下的局内点,不然就是局外点。将当前迭代过的局内点划分为集合,将包含匹配点最多的局内点称为最优局内点,每次迭代后产生的新的局内点与最优局内点比较,根据结果及时更新算法的迭代次数。为了防止上述算法陷入无限迭代循环之中,我们要给算法的迭代次数设定个阈值,若大于当前迭代最高运行次数则终止算法。此外,该阈值可根据算法运行状况进行更新,他的变化遵循方程为样本可靠度取值,是样本空间中局内点的比例值。筛选完的匹配点在经过算法处理后展现出很强的致性,用算法将目标物品的特征点提取出来......”。

5、“.....关键词特征匹配匹配。随机抽样致算法,是种通过迭代的方式在组信息样本中估算出最优数学参数模型的算法。针对数据中出现的正确信息与信息,通过随机抽样中正确数据出现的概率来对数学模型按照大数据定理随机性模型等进行估计,最终生成最优结果。该算法被广泛地用于数学与计算机视觉领域,在平面拟合点云间矩阵变换地图拼接等场合发挥重要分适用于对物体进行轮廓拟合,对目标物体进行框选,确定物体当前位姿。结论本文算法将摄像头采集的环境图像信息经特征点点检测算法提取环境中图像匹配点,再经过匹配算法处理过后,的匹配点数量明显降低但是仍然极小部分误配点存在,再经过特征点次筛选算法处理后,匹配的特征点基本都聚集于目标物品上了。最后经算法处理后对目标物体进行轮廓拟合,利用拟合的方框展现目标物体的具体位姿。本文的算法组合缺点也很明显......”。

6、“.....目标物体会身处在环境中的固定位臵,那么在用匹配模型来进行特征点判定时,匹配的特征点应该会集合于目标物品之上。由于环境因素的影响,图片上其他位臵会产生多余的特征点,这些特征点会对后面进行轮廓拟合时产生影响,为了消除这些多余特征点,提高轮廓拟合质量本文设计了特征点次筛选算法。该算法的函数工作主要思路可以描述为将获取的数据按照种类进行划分,设定信息的起始位臵数据目标点位臵数据最远点位臵数据设立个数据容器,将所有特征点与起始位臵进行比较,获得各特征点相对于起始点的欧大部分效果不佳的匹配点,但是这样筛选算法运行耗时较长而且算法得灵活性不佳。为了更好的适应室内环境里的物体识别,本文采用了与结合的匹配方针来解决问题,算法更加灵活运算速度更快。如表所示结果可知,该组合在环境变换引起的目标物体角度变换缩放局部遮挡光照等问题相比于蛮力匹配有更好的效果......”。

7、“.....算法更加灵活运算速度更快。如表所示结果可知,该组合在环境变换引起的目标物体角度变换缩放局部遮挡光照等问题相比于蛮力匹配有更好的效果。表不同干扰因素中与两种方法的特征点匹配数据统计算法种类图像参数角度改变距离拉长物体遮挡局部光照匹配点数点数正确率匹配点数点数正确率物品的轮廓拟合与姿态框选特征点次筛选算法通过算法对环境图像中的目标物体进行识别以后,为了进步确认目标物体所在位臵需要设计算法对目标刚,谭力宁最小乘法的摄像机标定现代计算机,李国栋服务机器人智能空间中机器视觉测量技术及其应用研究山东大学,薛英花智能空间中基于多模式信息获取的物品定位与物品管理山东大学,吴宗胜室外移动机器人的道路场景识别及路径规划研究西安工业大学,分适用于对物体进行轮廓拟合......”。

8、“.....结论本文算法将摄像头采集的环境图像信息经特征点点检测算法提取环境中图像匹配点,再经过匹配算法处理过后,的匹配点数量明显降低但是仍然极小部分误配点存在,再经过特征点次筛选算法处理后,匹配的特征点基本都聚集于目标物品上了。最后经算法处理后对目标物体进行轮廓拟合,利用拟合的方框展现目标物体的具体位姿。本文的算法组合缺点也很明显,问题主要是在特征提取的时间比较长不能很好的应用于实时性处可知,目标物体会身处在环境中的固定位臵,那么在用匹配模型来进行特征点判定时,匹配的特征点应该会集合于目标物品之上。由于环境因素的影响,图片上其他位臵会产生多余的特征点,这些特征点会对后面进行轮廓拟合时产生影响,为了消除这些多余特征点,提高轮廓拟合质量本文设计了特征点次筛选算法。该算法的函数工作主要思路可以描述为将获取的数据按照种类进行划分......”。

9、“.....将所有特征点与起始位臵进行比较,获得各特征点相对于起始点的欧氏距离,在容器内作者简介刘大鹏年男,汉语,籍贯山种基于特征提取与匹配的目标物体识别算法的设计与研究原稿正确率物品的轮廓拟合与姿态框选特征点次筛选算法通过算法对环境图像中的目标物体进行识别以后,为了进步确认目标物体所在位臵需要设计算法对目标物体进行框选,用来确认目标物体所在的位臵与当前姿态,为抓取环节做好准备。在特征点筛选时无论是粗简的匹配还是后面选取的匹配都是通过设定阈值来判断特征点的。这些算法的判断依据仍然比较单,仍旧会存在不合格的特征点,为之后对目标物体进行轮廓框选时带来麻烦。为了消除这些多余的特征点本文在匹配特征点并完成目标物品识别后设计了特征点次筛选算可知,目标物体会身处在环境中的固定位臵,那么在用匹配模型来进行特征点判定时,匹配的特征点应该会集合于目标物品之上。由于环境因素的影响......”。