[发明专利]基于跟踪时间预测的特征选择方法有效
| 申请号： | 201010262039.2 | 申请日： | 2010-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN101916374A | 公开（公告）日： | 2010-12-15 |
| 发明（设计）人： | 陈耀武;孟旭炯;史勇强;欧进利 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06T7/20 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于跟踪时间预测的特征选择算法，包括：随机选择一帧二维图像的n个特征进行特征跟踪，获得特征匹配的结果，并利用该结果估计二维图像的运动信息；对二维图像进行分割，得到一组互相不重叠的图像子区域，将每个子区域的中心像素作为特征点，根据二维图像的运动信息和特征点的当前所在位置，通过前向迭代算法来预测特征点的跟踪时间，并以此作为特征点所在子区域内任一特征的预测跟踪时间，即作为每个子区域的预测跟踪时间；比较所有子区域的预测跟踪时间，在具有最大预测跟踪时间的子区域内进行特征提取。本发明提供的特征选择方法，在用于机器人从环境中选取特征时可以有效减少其自身定位估计的不确定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 跟踪 时间 预测 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
一种基于跟踪时间预测的特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)随机选择一帧二维图像的n个特征进行特征跟踪，获得特征匹配的结果，并利用所述的特征匹配的结果估计二维图像的运动信息；(2)对二维图像进行分割，得到一组互相不重叠的图像子区域，将每个子区域的中心像素作为特征点，根据二维图像的运动信息和特征点的当前所在位置，通过前向迭代算法来预测特征点的跟踪时间，并以此作为特征点所在子区域内任一特征的预测跟踪时间，即作为每个子区域的预测跟踪时间；(3)比较所有子区域的预测跟踪时间，在具有最大预测跟踪时间的子区域内进行特征提取。
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