[01926500]一种基于向量的SIFT点集平滑匹配方法
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技术详细介绍
本发明公开一种基于向量的SIFT点集平滑匹配方法 ，涉及图像点集匹配 领域 ，有效地消除错误匹配 ，保证最终的点集及图像匹配效果。方法引入高斯核函数， 将输入空间映射到高维特征空间 ，避免“维数灾难”问题的出现。而最大期望（ EM） 算法是在统计中被用于寻找 ，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中 ，求得参数的 最大似然估计 ，经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。
产业化前景 ：本专利通过一种基于向量的SIFT点集平滑匹配方法有效地消除错误匹 配 ，保证最终的点集及图像匹配效果。 图像匹配是计算机视觉研究领域的重要基础之 一 ，也一直是此领域的研究热点问题。 图像匹配是指通过寻找图像对之间两两对应关 系 ，建立起多幅图像间的对应关系 ， 因此发明在人脸识别、 目标识别、 图像拼接、三 维重建等领域都有很好的应用场景