作者：芦兵; 孙俊; 许晓东正则表达像元素模型匹配特征提取
摘要：针对图像匹配过程中生成匹配模板复杂度高的问题,根据应用场景下被识别物轮廓、颜色和空间相对位置等物理特征不变的特性,通过建立基于颜色、线条、位置等信息的基础像元素库,并利用正则表达式的组织语法对这些基础元素进行先验知识的有序组织,赋予它们描述待匹配目标匹配特征的能力,从而能够快速构建出被识别物的匹配模板,缩短图像识别过程中模板生成时间,提高图像识别效率。实验结果表明:基于正则表达式特征提取的目标识别方法能够快速、准确对目标进行识别。在固定视角下其识别率为87.5%,平均识别时间为60.3 ms。相比较于尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁莽特征(SURF)算法,该算法在固定视角下的识别精度和识别效率均有所提高。
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