基于SIFT和NDLT的目标识别技术研究



基于SIFT和NDLT的目标识别技术研究

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基于SIFT和NDLT的目标识别技术研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
第一章引言	第9-18 页
· 课题研究背景及意义	第9 页
· 国内外研究现状	第9-16 页
· 特征点提取技术的研究现状	第10-12 页
· 特征点匹配技术的研究现状	第12-15 页
· 目标识别的研究现状	第15-16 页
· 主要研究内容与结构	第16-18 页
第二章家用智能机器人的目标识别算法设计	第18-26 页
· 图像特征提取与匹配技术	第18-21 页
· 图像特征提取技术	第18-20 页
· 图像特征匹配策略	第20-21 页
· 传统的DLT算法	第21-24 页
· 单应性矩阵	第21-23 页
· DLT算法	第23-24 页
· 一种新的目标识别算法	第24-25 页
· 本章小结	第25-26 页
第三章特征点提取算子性能分析	第26-51 页
· Harris特征点提取算子	第26-29 页
· SUSAN特征点提取算子	第29-31 页
· SIFT特征点提取算子	第31-43 页
· 尺度空间理论	第31-33 页
· SIFT特征向量的特点	第33-34 页
· SIFT特征点提取的实现	第34-41 页
· 实验结果	第41-43 页
· 三种算子性能分析	第43-50 页
· 本章小结	第50-51 页
第四章家用智能机器人的目标匹配及识别技术研究	第51-73 页
· SIFT特征点匹配	第51-61 页
· 匹配特征点	第51-54 页
· 实验结果	第54-61 页
· 新的识别算法	第61-64 页
· NDLT算法	第61-62 页
· 结合 SIFT+NDLT 的目标识别算法	第62-64 页
· 实验说明及结果	第64-71 页
· 实验环境及图像采集说明	第64-65 页
· 实验结果	第65-71 页
· 本章小结	第71-73 页
第五章总结与展望	第73-75 页
· 工作总结	第73-74 页
· 研究展望	第74-75 页
参考文献	第75-82 页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果	第82-83 页
致谢	第83 页

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