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【摘 要】
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特征匹配是目标识别的基础,文章针对特征描述子在多变复杂场景中的自适应问题,从特征向量的低维度、高稳健、易计算3个方面,结合核主成分降维、匹配核的空间映射以及Power-law归一化等特征处理方法,提出一种面向复杂变换环境的集成低维度的特征匹配算法。首先,采用线性内积核将特征向量映射至高维空间提取特征主成分,然后通过Hellinger匹配核完成主成分空间到RootSIFT的映射转换,最后对特征向量进
【机 构】
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广西财经学院教务处,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室,广西财经学院信息与统计学院
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2021年04期
【基金项目】
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广西重点研发计划资助项目(2018AB15003),广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金资助项目(MIMS17-02),广西高校中青年教师基础能力提升资助项目(2021KY0650,2019KY0661),广西跨境电商智能信息处理重点实验室培育基地(广西财经学院)专项资助项目。
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