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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。