特征点

摘要： 针对动态物体容易干扰SLAM建图准确性的问题,提出了一种新的动态环境下的RGB-D SLAM框架,将深度学习中的神经网络与运动信息相结合。首先,算法使用Mask R-CNN网络检测可能生成动态对象掩模的潜在运动对象。其次,算法将光流方法和Mask R-CNN相结合进行全动态特征点的剔除。最后在TUM RGB-D数据集下的实验结果表明,该方法可以提高SLAM系统在动态环境下的位姿估计精度,比现有的ORB-SLAM2的表现效果更好。

摘要： 能量分析攻击至今仍是针对密码芯片最具威胁的攻击方法之一,针对传统的模板分析攻击和KNN算法的攻击进行对比研究,对比模板攻击和机器学习中的KNN优缺点。首先对皮尔逊相关系数、互信息和最大信息系数、距离相关系数3种降维方法进行了研究;然后对比了相同数量功耗曲线下,特征点数量对两种能量分析的成功率等性能的影响;同时研究了不同降维技术在相同功耗曲线数量和不同功耗曲线数量时对两种能量分析攻击的影响。结果表明,模板攻击在运行速度、占用内存方面优于KNN算法攻击,而在攻击成功率和鲁棒性方面,KNN算法攻击具有更好的表现。

摘要： 为详细研究超级结体内独特的二维电场分布,通过Silvaco软件建立半导体超级结器件基本结构(超级结PiN),展开直观的定量仿真分析。在仿真中对漏极施加正向电压,得到电场分布图和包括电场峰值、谷值在内的多个特征点。通过连接特征点得到四类特征电场线,沿着各个特征电场线观察其电场变化,验证纵向电荷场对横向电荷场的调制作用。对传统超级结模型进行优化,添加N-缓冲层仿真出半超结P(或N)漂移区中心电场分布,并与传统结构进行对比。

摘要： 特征点匹配是图像匹配领域中一项重要研究内容。暴力匹配中强调缺少特征匹配不是由于太少的正确匹配,而在于很难分辨真假,故加入模板匹配进行约束,提出一种改进模板匹配算法。为了提升匹配速度和精度,该算法通过提供特征点的坐标,可以计算出每个特征点的得分值,并将其用于从输入图像中提取模板。基于输入图像和另一幅图像之间的模板匹配,使用暴力匹配算法在模板和匹配区域之间进行特征点匹配。该算法可以将高匹配数转换为高匹配质量。实验结果表明,该算法匹配速度较快、准确度较好。

摘要： 现代传感器在通过多视角获取对象完整三维信息时会涉及点云拼接问题,而点云拼接方法、特征点个数及参与权重等直接关系到处理效率和成果的精度。实验通过分析提取特征点,采用特征点匹配的方法,针对特征点不同数目、特征点不同权重等对拼接精度影响进行了对比分析。结果表明,应用特征匹配方法进行点云拼接,并不是拼接点数越多越好,有限的点数即可达到相应的精度要求,且特征点参与匹配的权重对精度影响明显。研究结果对于提升点云数据处理效率、应用工程实践等具有参考和指导意义。

摘要： 对RGB-D数据的三维重建进行优化,由此提出基于时间连贯的重建策略。在完成数据收集之后,对其中的RGB数据进行光学特征点的提取,由此获取两帧相互之间的初始系数3D关系。在对这些特征点进行细化时,则运用了最优几何匹配系统,然后利用特征点对连续帧的三维点云展开匹配,这个过程与帧分辨率独立;最后完成时间连贯的3D动画重建,具体是借助于运动向量对齐策略。通过实验得出,本文提出的策略能够对该3D动画进行重建。相较于其他方法,数据利用率更高,同时还有较高的精准度,在计算效率方面也具有一定优势。

摘要： 生物指纹图像在身份认证、安全支付、访问控制等方面有着广泛的应用,而指纹图像感知哈希技术在指纹图像检索、生物特征识别与保护中具有重要作用。提出并实现了一种基于特征点相对位置的指纹图像感知哈希算法。首先利用短时傅里叶变换对生物指纹图像进行增强预处理;然后根据形态学变换提取指纹的特征点和中心核,在密钥的控制下随机选取特征点和中心核形成三角形,并计算各个三角形的形心;最后将形心坐标编码为感知哈希值,通过计算感知哈希值之间的欧几里得距离来判断指纹图像的相似度。实验结果表明,算法能够较好地满足感知哈希的各项性质要求。

摘要： 针对互信息配准方法耗时较长、容易陷入极值的缺陷,提出采用ReNet的方法提取图像边缘,构建边缘特征点互信息能量函数,通过改进Powell算法对配准进行优化。通过实验,基于特征点互信息的医学图像配准方法与结构互信息相比,在配准准确率大致相同的情况下,配准所需时间大幅降低。

摘要： 通过分析短幅内摆线型采油螺杆泵转子的建模原理,总结特征点的选取方法,开展测量特征点对短幅内摆线型采油螺杆泵转子的逆向重构建模研究,并应用三坐标测量机对五头螺杆钻具转子进行特征点测量,将得到的参数与设计参数对比结果一致,验证了所选取测量特征点方法及短幅内摆线型采油螺杆泵转子逆向建模的正确性。研究成果为采油螺杆泵转子的设计制造提供了理论基础,尤其是对全金属螺杆泵定子、转子的表面修复及采油螺杆泵转子的再制造具有重要意义。

摘要： 针对短时傅里叶变换在扬声器异常声检测中有效信息提取的随机性问题,提出了特征点法在扬声器异常声检测中的应用。此方法基于扬声器经扫频信号激励所得响应信号的短时傅里叶变换时频图,用改进的尺度不变特征转换算法对合格扬声器与异常声扬声器做特征提取,并将多组特征点经分割剔除后叠加组成特征矩阵模板。以合格扬声器样本提取特征曲线阈值构建检测模型判断扬声器是否存在异常声故障,以不同故障类型扬声器的专有特征点进行故障分类。实验结果表明,此方法可有效提取扬声器异常声特征,故障样本检出率可达97.63%,故障分类精度可达95%。

摘要： 本文提出通过在影像范围内选取分布合理的特征点,并根据特征点与海平面的相对高程,确定其绝对高程作为区域网平差处理时的高程约束,可有效提高海岛地区WorldView-1B级卫星影像的高程定位精度,使无控条件下利用WorldView-1B级卫星影像进行1∶10000比例尺测图生产成为可能.

摘要： 传统的边缘检测技术主要通过全局图像扫描,寻找大于设定阈值的点,然后进行伪边缘点的筛除以及断裂边缘的连接.本文提出了一种基于图像特征点检测与边缘生长相结合的边缘检测算法.该方法将边缘看成一种特殊的区域,使用图像分割中区域生长的原理来生成边缘.首先在图像中寻找特征点作为边缘生长的种子点,然后以边缘梯度响应和区域相似度为生长规则,以层序遍历方式得到图像边缘.仿真结果显示,本文提出的算法可以减少参与比较的像素个数,去孤立的边缘,保证边缘的连续性和单一像素宽度.

摘要： 双目视觉技术在手术导航技术中的应用使得外科手术的精确性和成功率大为提高。随着高清晰医学影像技术的成熟及医疗领域对手术精细化和微创化的注重，手术导航系统辅助手术成为医疗领域的发展趋势。近红外光学定位技术因其定位精度高、使用灵活等优势成为目前手术导航系统中的主流定位方法。为使光学定位系统获取精确的空间信息，必须对近红外摄像机进行标定。rn 针对近红外摄像机标定中标定板的特征点自动检测问题,提出了一种简单而有效的亚像素级特征点检测方法.首先设定一个阈值,对标定板图像的像素点进行搜索,找出大于阈值的点簇,进行灰度加权平均,求特征点的亚像素坐标.其次根据几何学特征,对亚像素点进行三角网格化处理,判断角点.进而可以确定物理图像坐标与像素坐标之间的关系,完成摄像机标定.该方法具有简单易行、亚像素坐标提取精度高的优势,亚像素坐标提取平均残差为0.048 pixel.

摘要： 色彩匹配算法指对于两张图片(源图像和目标图像),将源图像中的色彩特性和感觉传递到目标图像上,进而使目标图像和源图像有相近色彩感觉的一种算法.本文提出的色彩匹配算法,可以不由用户进行干预,自动寻找图像中的特征点进行匹配,生成3D LUT对图像进行色彩匹配.与传统的色彩匹配算法不同,基于特征点的LUT色彩匹配算法在对于立体图对的色彩匹配上,有很好的效果.由于匹配的结果是通过3D LUT来表达的,因此相对于传统的色彩匹配算法,本算法更加适用于影视后期制作环节.

摘要： 西南地区地质灾害频发,地形条件复杂,但缺乏高精度的三维场景信息,为应急救灾带来极大挑战.三维场景信息主要由数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)等地理空间数据构成.本文基于高分辨率立体像对,结合特征点稀疏匹配和SGM密集匹配的优势,同时采用金字塔分层策略,实现密集匹配,获取高精度的DEM数据.并采用ASTER GDEM数据与本文获取的DEM进行对比分析,结果表明,本文方法生成的DEM数据精度整体优于ASTER GDEM.同时结合获取的DEM数据采用数字微分纠正方法对原始影像进行正射纠正,获取DOM数据.最后在三维平台支持下,将DEM、DOM数据进行叠合显示,实现地形复杂地区的三维场景可视化,为应急救援等工作提供数据支撑.

摘要： 对于基于三维模型信息隐藏算法在几何攻击中鲁棒性差的问题,提出一种基于三维模型球型分割的信息隐藏算法.首先,利用主元分析、球面坐标转换、球型分割、分区排序等对三维模型进行预处理;然后,计算立体分区中法向量变化较大的点作为特征点,根据待嵌入秘密信息量对特征点进行小波变换;最后,将经过置乱操作的秘密信息嵌入预处理后的载体中生成含密三维模型.实验结果表明,算法不可见性较好,对旋转、随机加噪、重网格以及其他常见攻击具有良好的鲁棒性.

摘要： 为了提高基于面部信息识别的人机交互性能,提出了一种基于任务协同的深度卷积神经网络学习方法.首先从视频图像中检测出人脸信息,其次设计一个深度卷积网络模型,将人脸特征点定位和姿态估计两个任务协同起来,同时回归得到人脸特征点坐标和姿态角度值,然后融合生成相应的人机交互信息,最后采用公开数据集和实际场景数据进行测试,并与其他现有方法进行比对分析.实验结果表明,本文方法在人脸特征点定位和姿态估计上在表现出较好的性能,在光照变化、表情变化、部分遮挡等复杂条件下人机交互应用也取得了良好的准确性和鲁棒性,平均处理速度达到16帧/秒左右,已具备一定的实用性.

摘要： 本文研究了一种新的以随机采样一致和尺度不变算法为基础的视频去抖动的稳像处理.首先基于改进的随机采样一致算法来得到一个补偿矩阵,然后通过尺度不变特征这种新颖的算法来提取视频图像的特征点,在检波之前通过丢弃一些临时的点来提高计算速度.实验结果表明,这个算法可以很大程度上提高计算速度,并且在不改变视频精确性的前提下实现视频稳像.

摘要： 目的：将所有参与实验的指纹鉴定人员按工作年限分为三组,并邀请所有人对同一枚指纹进行两次特征点取实验,通过比较三组实验人员的点取结果,试图探究指纹鉴定人员工作经验对于分析阶段点取特征的影响.方法：两次实验采取控制变量法,除操作方法外,其他条件完全相同;将所有参与实验的鉴定人员点取的特征点数据汇总在EXCEL中,随后使用统计学软件进行相性计算.结果：随着指纹鉴定人员工作经验的积累,点取特征点的数量增加、稳定性逐渐提高,错误率也略有提高.结论：不同鉴定人员点取结果差距不大,初级鉴定人员在模糊区域特征点取错误率偏低;单纯的错误率不能代表指纹鉴定人员水平的高低,还结果点取正确特征点的数量和稳定性等判断指标;通过增加指纹鉴定训练和规范鉴定流程来提高指纹鉴定人员点取结果的准确性和可靠性.

摘要： 本文针对多尺度遥感影像配准问题,利用Microsoft Visual studio软件编写程序,分别采用了Moravec算子、Forstner算子以及Harris角点提取算法通过提取影像的点特征并对两幅影像进行特征匹配以实现影像的配准.最后,对特征提取、特征匹配和影像配准的效果进行评价.

摘要： 本申请提供一种区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置，其在取得指纹输入影像后，会从指纹输入影像中截取特征点，将指纹特征点与非指纹特征点区分开来，并且删除非指纹特征点。借此，本申请区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置可避免用户的指纹注册模板中存在非指纹特征点，以避免非指纹特征点干扰指纹辨识的结果，进而可以提升辨识使用者身份的安全性与正确性。

摘要： 提供了一种特征点关联系统，配备有：集合创建单元，用于接收要比较的多个特征点组，并且创建作为由近似局部转换参数的特征点对构成的集合的多个特征点对集合；集合选择单元，用于从多个特征点对集合当中选择包括在特征点对集合中包括大元素计数的特征点对集合；以及对应特征点确定单元，用于从包括在所选择的特征点对集合中的特征点对当中确定用于关联的特征点对作为正确对应特征点，并且使能输出。从而，在所比较的特征点组之间存在的特征点的正确组合被对应。

摘要： 本发明公开了一种脉搏波形第一特征点和第二特征点的提取方法，所述方法包括：选取包括多个脉搏周期的一段脉搏波信号，通过极大极小值点确定所述脉搏波信号中主波的至少一个波谷，和至少所述波谷之后的下一个主波的波峰；在所述波谷与下一个主波的波峰之间，获取ymin和ymax；对所述脉搏波信号进行一阶求导，得到所述脉搏波信号的一阶导数，从所述一阶导数中并获取diff1min和diff1max；根据不同的判断条件，提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点。采用本发明的方法可以更准确地提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点，有效提高了特征点提取的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于特征点局部特征剔除误匹配特征点方法，其包括以下步骤：SIFT特征点检测，利用构建的高斯尺度空间，进行极值点检测，获取关键点；特征点匹配，基于获取的关键点描述符信息，利用欧式距离计算第一幅图像中的点距离第二幅图像中最近距离和次近距离，最近距离越小，则匹配程度越高；基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点方法，采用宽松阈值的比率测试为粗剔除，剔除少量误匹配特征点，保证足量匹配正确的特征点；分别在两幅匹配图像中构建局部坐标系，根据点集中匹配的特征点在局部坐标系下特征值的相似度，剔除误匹配，实现精剔除。本发明有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配，可获得准确度高的点集。

摘要： 本申请提供一种区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置，其在取得指纹输入影像后，会从指纹输入影像中截取特征点，将指纹特征点与非指纹特征点区分开来，并且删除非指纹特征点。借此，本申请区别指纹特征点与非指纹特征点的方法与电子装置可避免用户的指纹注册模板中存在非指纹特征点，以避免非指纹特征点干扰指纹辨识的结果，进而可以提升辨识使用者身份的安全性与正确性。

摘要： 本发明实施例提供一种特征点匹配方法、三维重构过程的特征点匹配方法及装置，其中方法包括：根据SURF算法对两幅图像进行特征点匹配，获得多个特征点对；根据预先设置的斜率阈值和距离阈值对所述特征点对进行过滤；根据RANSAC算法对特征点对集合中的特征点对进行误匹配剔除；计算所述更新后的特征点对集合中的特征点对内的平均距离、距离标准差、平均斜率和斜率标准差并共同作为过滤标准，根据所述过滤标准对更新后的特征点对集合再次进行过滤，将再次过滤后的特征点对集合中的特征点对作为所述两幅图像的特征点匹配结果。本发明实施例不仅可以提高算法的运算效率，得到的特征点对精度也更高。

摘要： 本发明公开了一种基于汗腺点特征和指纹图像特征点的指纹活体识别方法。该方法是基于活体指纹在红外显微镜下会显示汗腺分布及指纹等信息，首先用红外显微镜提取指纹的红外图像与指纹可见光图像。然后提取指纹的红外图像上的汗腺点作为特征点，与模板的指纹红外图像进行匹配。然后计算每对对应点之间的欧式距离，与阈值进行比较。再提取指纹图像特征点进行匹配，计算每对对应点之间的欧式距离，然后与阈值进行比较，判断两个指纹是否来自同一手指。本发明不仅能够节约时间，而且能够有效抑制指纹图像平移和旋转产生的影响，也可以解决由于挤压时用力大小不同而产生的指纹形变，而且能够快速准确的判断出待识别指纹与模板指纹是否匹配。

摘要： 提供了一种特征点关联系统，配备有：集合创建单元，用于接收要比较的多个特征点组，并且创建作为由近似局部转换参数的特征点对构成的集合的多个特征点对集合；集合选择单元，用于从多个特征点对集合当中选择包括在特征点对集合中包括大元素计数的特征点对集合；以及对应特征点确定单元，用于从包括在所选择的特征点对集合中的特征点对当中确定用于关联的特征点对作为正确对应特征点，并且使能输出。从而，在所比较的特征点组之间存在的特征点的正确组合被对应。

摘要： 本发明公开了一种脉搏波形第一特征点和第二特征点的提取方法，所述方法包括：选取包括多个脉搏周期的一段脉搏波信号，通过极大极小值点确定所述脉搏波信号中主波的至少一个波谷，和至少所述波谷之后的下一个主波的波峰；在所述波谷与下一个主波的波峰之间，获取ymin和ymax；对所述脉搏波信号进行一阶求导，得到所述脉搏波信号的一阶导数，从所述一阶导数中并获取diff1min和diff1max；根据不同的判断条件，提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点。采用本发明的方法可以更准确地提取脉搏波形的第一特征点和第二特征点，有效提高了特征点提取的鲁棒性。

摘要： 本发明涉及检测特征点的设备及检测特征点的方法，具体公开了用来检测特具体征点的设备，包括：图像输入单元，用于输入目标对象的图像；三维形状信息存储单元，用于存储包含与目标对象相关的模型参考特征点的三维形状信息；对应关系获取单元，用于获取输入图像与三维形状信息之间的对应关系；搜索区域获取单元，用于基于对应关系获取在输入图像上搜索区域的图像信息，该区域对应于包含与模型中具体特征点对应的点的一个区域；以及特征点检测单元，用于从图像信息检测输入图像中具体特征点的位置。