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基于KD树的SIFT特征点匹配算法

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摘要

增强现实领域中跟踪技术是一个很重要的研究课题，其中特征点的实时匹配是跟踪算法的关键之一，而跟踪算法中传统的匹配方法复杂，对跟踪的实时性影响较大。为此，应用尺度不变特征变换（SIFT）方法提取SIFT特征，采用基于KD树的最近邻搜索算法实现特征点匹配，可降低算法的复杂度，从而提高跟踪算法的实时性。

著录项

来源
《烟台南山学院学报》 |2014年第2期|P.41-4346|共4页
作者
孙敏;
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作者单位

烟台南山学院,山东烟台265713;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类 TP391.41;
关键词
SIFT; 增强现实; KD树;

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