【摘 要】
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本文把兴趣点检测问题归结为模式识别中的分类问题,采用机器学习中的随机森林作为分类器,利用随机森林分类器检测一个点是否为兴趣点。在对图片进行检测之前,需要对图片进行
【基金项目】
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基于随机森林的快速兴趣点检测算法研究（编号KY2016-17）
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本文把兴趣点检测问题归结为模式识别中的分类问题,采用机器学习中的随机森林作为分类器,利用随机森林分类器检测一个点是否为兴趣点。在对图片进行检测之前,需要对图片进行滤波预处理,滤波预处理可以极大的减少需要进行随机森林检测的点,然后采用训练好的随机森林来检测一个点是否为兴趣点。采用机器学习的方法进行兴趣点检测可以极大的降低检测时间,更有利于实时性较强的应用。本文将提出的算法和当前经典的四种兴趣点检测算法相比,检测算法的可重复性,定位误差和时间三个指标。实验结果表明,本文提出的基于随机森林的兴趣点检测算法相比于
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