作者：薛琮琳; 郭剑辉; 马玲玲地形识别空间金字塔最小二乘支持向量机
摘要：近年来,室外自主移动机器人在野外环境下的有着十分重要的应用,比如在野外救援和月球探测等方面。而室外复杂环境下的地形识别研究是面向移动机器人环境感知和识别的一个重要挑战。针对在室外复杂环境下的光照干扰和遮挡等因素,论文提出了一种基于金字塔化SIFT特征(SIFT Spatial Pyramid Matching,SSPM)与最小二乘相关支持向量机(Least Squares Twin Support Vector Machines,LSTSVM)相结合的地形识别方法。相较于传统的词袋式特征表示,加入了局部和空间信息特征,增强了特征对图像的表现能力,进一步提高了识别率,大大减小了训练时间。再利LSTSVM在组合得到的新特征集上学习,最后在得到的分类器上验证算法的可靠性。
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