基于改进的LINE-MOD模板匹配的刚性物体识别方法及装置

摘要

本发明请求保护一种基于改进的LINE‑MOD模板匹配的刚性物体识别方法及装置，涉及领域主要对少纹理或者无纹理物体识别方面的问题。目前基于特征描述子的方法对目标物体进行特征描述符计算时容易受到复杂背景的影响，基于深度学习的方法存在结构和训练过程复杂等缺点。针对这些问题，该方法是解决少纹理刚性物体识别的有效方法，并具有很好地实时性，同时LINE‑MOD模版匹配方法是近年来最先进的模板匹配方法之一。但是该方法的主要缺点是只能在固定尺度对少纹理刚性物体进行识别，如何提高算法多尺度识别，仍有待研究。因此，本发明提出了基于改进的LINE‑MOD模板匹配的刚性物体识别方法及装置，从而使得该方法在不同尺度下都能完成对目标物体进行识别。