[发明专利]一种基于SIFT特征匹配的景点确认方法及装置

权利要求书

1.一种基于SIFT特征匹配的景点确认方法，其特征在于，所述方法包括：

根据用户当前的地理位置，从预设的景点影像数据集中获取目标景点影像；其中，所述景点影像数据集具有对应的SIFT特征数据库，所述SIFT特征数据库中保存有所述景点影像数据集中每个景点影像的特征；

根据所述目标景点影像，从所述SIFT特征数据库中获取第一SIFT特征；

获取用户在当前景点拍摄的当前景点影像的第二SIFT特征；

根据所述第一SIFT特征与所述第二SIFT特征的相似度，判断所述目标景点影像是否属于当前景点的影像；其中，若相似度大于或等于预设的相似度阈值，则确定所述目标景点影像为当前景点的影像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户当前的地理位置，从预设的景点影像数据集中获取目标景点影像之前，还包括：

基于视觉注意力机制对所述景点影像数据集中的每个景点影像计算显著图，获得所述每个景点影像的兴趣区域；

对所述每个景点影像的所述兴趣区域提取SIFT特征，获得所述SIFT特征数据库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于视觉注意力机制对所述景点影像数据集中的每个景点影像计算显著图，获得所述每个景点影像的兴趣区域，包括：

基于高斯金字塔以及中心围绕算子计算所述每个景点影像的显著图；

对所述显著图进行二值化，获得所述兴趣区域的掩膜；

基于所述每个景点影像的掩膜对所述每个景点影像进行掩膜运算，获得所述每个景点影像的兴趣区域。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述每个景点影像的所述兴趣区域提取SIFT特征，获得所述SIFT特征数据库，包括：

基于SIFT特征检测算子，获取每个所述兴趣区域的SIFT特征点的位置以及128维的SIFT特征描述符；

基于K-means算子，对每个所述兴趣区域的所述SIFT特征点进行聚类运算筛除多余的SIFT特征点，获得目标特征点；

根据每个所述兴趣区域的目标特征点对应的位置，以及每个所述兴趣区域的目标特征点对应的128维的SIFT特征描述符，构建所述SIFT特征数据库。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一SIFT特征与所述第二SIFT特征的相似度，判断所述目标景点影像是否属于当前景点的影像，包括：

获取所述第一SIFT特征中的第N个特征点与所述第二SIFT特征中的任意特征点的欧氏距离；其中，N为小于等于所述第一SIFT特征中的特征点最大数量的正整数；

根据所述第一SIFT特征中所有特征点对应的欧氏距离，获取所述第一SIFT特征与所述第二SIFT特征之间相匹配的匹配点对；

基于所述第一SIFT特征中的特征点的数量以及所述匹配点对的数量，确定所述目标景点影像是否属于当前景点的影像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一SIFT特征中所有特征点对应的欧氏距离，获取所述第一SIFT特征与所述第二SIFT特征之间相匹配的匹配点对，包括：

根据所述第一SIFT特征中每个特征点对应的最小的两个欧氏距离，获得所述两个欧氏距离的比值；

判断所述两个欧氏距离的比值是否符合预设的匹配条件；

若是，则将最小的两个欧氏距离对应的三个特征点作为一个匹配点对。