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1、SIFT特征在三维物体识别中的应用熊英马慧敏（清华大学电子工程系，图象图形研究所，三维图象仿真研究室，北京，100084）摘要SIFT算法因其良好的尺度不变性、旋转不变性、抗噪声能力强、受光照变化影响小等优点，在当今图形图像学的很多领域得到了广泛的应用。该算法所运用的核心特征（SIFT特征）是一种基于局部梯度的向量特征，能够抵抗图像的伸缩、旋转等多种变化，非常好地满足了三维物体识别的实际需要。将SIFT特征应用在三维物体识别系统中的视点空间划分、背景物体分割、模式特征匹配等模块，可以有效地提高系统的识别速度与效率，增强系统的
2、稳定性。本文通过理论分析与实验验证，讨论了将SIFT特征应用于三维物体识别系统中的可行性与优势。关键词SIFT算法三维物体识别模式匹配视点空间划分中图法分类号:TP391.4文献标识码:A文章编号:1006‐8961(2009) ‐ApplicationofSIFTFeaturein3DObjectRecognitionXiongYing,MaHui‐min(InstituteofImageandGraphics,DepartmentofElectronicEngineering,TsinghuaUniversity,Bei
3、jing,100084)AbstractBecauseofitsinvariancetoimagescaling,rotation,noiseandilluminationchanges,SIFTalgorithmisnowadayswidelyappliedinmanyaspectsoftheimagestudy.Thefeatureusedbythisalgorithm(SIFTfeature)isavectorbasedonlocalgradient,whichcanresistalotofimagevariation
4、suchasextension,compressionandrotation,meetingthepracticalrequirementsof3Dobjectrecognition.ApplyingSIFTfeatureinviewspacepartition,cuttingtheobjectfromitsbackgroundandpatternmatchingcaneffectivelyenhancetherobustnessofthesystemandimproveitsspeedandefficiency.Witht
5、heoreticalanalysisandexperimentalverification,weprovethefeasibilityandadvantagesofapplyingSIFTfeaturein3Dobjectrecognitionsystem.KeywordsSIFTalgorithm,3Dobjectrecognition,patternmatch,viewspacepartition个难点在于克服因视点位置改变而引起的目标姿态变化。这种姿态变化一般可以用一个投影变换来描述。但投影变换的非线性极大地增加了运算
6、的复杂1.引言度，因此在实际中往往采用仿射变换来代替投影变换。于是三维物体识别的一个关键问题就是找到物体的仿射不变性特征，并以此进行目标的匹配识别。出于在自动导航、自动检测、机器人抓取物件在小角度近似下，仿射不变性又可以归结为尺度不及装配任务等许多实际需要，三维物体识别如今已变性和在平面内的旋转不变性。成为一个非常活跃的研究领域。三维物体识别的一SIFT(Scale‐InvariantFeatureTransform)算法由基金项目:国家自然科学基金项目（60502013）；国家高技术研究发展计划“863”项目（2006AA
7、01Z115）收稿日期:2009‐；改回日期:2009‐ 第一作者简介:熊英(1987年3月)，男，现就读于清华大学电子工程系。Email:xiongying0007@gmail.com[1]DavidG.Lowe于1999年提出，并于2004年完善[2]总结。该算法通过抽取图像的局部不变性特征(SIFT特征)进行图像识别匹配。由于具有良好的尺度不变性和旋转不变性、抗噪声能力强等诸多优点，该算法在许多领域得到了广泛的应用，如图像拼接、模式识别等。目前SIFT算法在三维物体识别领域的应用并不多见，但实际上，该算法能够有效抵抗图
8、像伸缩、旋转、噪声干扰及光照变化等优点恰恰能够满足三维物体识别中的一些实际需要。虽然在大角度下SIFT特征的仿射不变性会受到一些限制，但通过合理划分视点空间可以保证算法有较高的识别准确率。另外，本文将证明对三维模型做充分的预处理后，系统识别速度也可以大幅提高。2.三维物体识别系统结构三维物
