基于扩展级联原始位置敏感散列的快速影像特征匹配

摘要

为解决传统基于尺度不变特征变换(SIFT)的影像匹配算法实时性较差、效率不高的问题,提出一种扩展的级联位置敏感散列(LSH)影像特征匹配算法.通过提出的数据空间浮动二分哈希构建一种比原始LSH具有更高位置敏感性的投影空间,实现对高维特征数据的划分,仅在高相似度集合中进行查询,从而提高检索速度.在各类特征集合内部进行二次随机投影散列,将特征映射到具有更好局部敏感性的高维海明空间,采用汉明距离和欧式距离相结合的测度方法,完成匹配特征对的快速查找和精确计算.实验结果表明,扩展的级联LSH影像特征匹配算法在匹配精度高于最佳Bin优先和LSH的基础上,匹配速度提高约2.5倍～3倍.