一种基于学习模型与BoW-SURF的目标识别算法
孙美卫
泉州经贸职业技术学院 信息技术系,福建 泉州 362000
摘要：为实现机器人的主动学习和特定目标识别,提出了一种基于学习模型与Bo W-SURF的目标识别算法.基于SURF(Speeded Up Robust Features)稳定的多尺度特征描述特性,以SURF描述子作为目标的局部特征描述子,借鉴BoW(Bag of Words)模型在文档分类中的优点,按目标特征量化的框架模型生成了表达目标的特征字典.首先采用K-Means算法对训练目标SURF特征集进行聚类,得到训练集对应的聚类中心(即Bo W模型中的字典);然后通过完备的特征字典基对特定目标进行统一的特征量化表达;最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的浅层分类器对目标进行分类.研究发现,在以多类型工件为实验样本的情况下,为提升算法的鲁棒性,同类型工件应按随机姿态进行摆放.通过实验发现,这种基于学习模型与Bo W-SURF的目标识别算法可以在较复杂的环境下识别预定目标,根本不受目标平移、尺度缩放和几何旋转的影响,且识别工件目标可达50多种,准确率为90％,具有较强的稳定性与实时性.关键词:目标识别;学习模型;Bo W-SURF;目标特征字典;多类型工件
关键词：目标识别学习模型BoW-SURF目标特征字典多类型工件
分类号：TP242(自动化技术及设备)
论文发表日期：2021-02-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 79-83,94 )
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