虛擬講堂 進入演講 講 題 基於SIFT與Fisher分類器的影像定位之研究 講 者 國立中興大學資工系 賴怡呈, 王竣恆, Jiunn-Lin Wu 日 期 2019/09/27 長 度 00:12:09 人 氣 84 次 摘 要 本研究的主要目標是要讓使用者不須 GPS 定 位也能找到所在位置，目前我們所建立的校園戶外 與室內影像資料庫，依靠拍攝所在位置的大樓，經 由與資料庫內的影像匹配，找出最相符的影像，並 顯示相對應的地點名稱，且能更清楚的知道眼前這 棟大樓是否為使用者正在尋找的目標，而完成定位 的動作。 我們首先利用 Fisher 分類器，來區分輸入的 影 像 為 白 天 或 是 夜 晚 ， 接 著 利 用 SIFT(Scaleinvariant feature transform)演算法，以抓取使用者所 拍影像的特徵點及描述子，因 SIFT 具有旋轉不變 性和尺度不變性，程式能更準確匹配影像。而為了 降低接下來匹配影像的時間，我們先將影像的長寬 尺寸降為原圖的四分之一，藉此降低抓取特徵點的 數目，加快影像匹配的計算時間。為了與資料庫中 的 影 像 比 對 ， 找 到 最 相 似 的 影 像 ， 使 用 Multiresolution 演算法，先行將輸入的影像與尺寸 為 1/4 倍的資料庫影像做匹配，找到匹配描述子數 量前十名多的影像，再與尺寸為 1/2 倍的影像做匹 配，得出最佳匹配結果。實驗結果顯示，在我們資 料庫已建立 17 個地點的環境下，能正確找到使用 者的位置，定位成功率有 84%。 提 供 TANET台灣網際網路研討會-TANET2019 進入演講