
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2.2.3 识别过程
按照2.2.2节所述的算法过程进行匹配识别,并采用坐标邻域一致性进行优化处理,具体步骤如下:
(1)设输入需要识别的OS库中图像为Img,备选图像库RS的数量为N,其中第m幅图像用Xm表示,m=1,2,…,N。
(2)进行Surf匹配,Img和RS库之间形成N对匹配图像。
(3)取其中一对,这里为Img和X m,得到其3类特征点(xi, yi)、(,
)、(
,
)。
(4)确定各点邻域圆对应关系,统计各点的可用性,进行位置和数量的融合,进行取整运算

式中,num_s为可用特征点总数。
(5)对这M幅图像统计排序,并采用式(2.23)进行约束,取最优值并完成识别过程,具体实现流程图如图2.19所示。

图2.19 算法识别流程图