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  基於SIFT與Fisher分類器的影像定位之研究 
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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
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:12:09
觀看:84
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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 ...
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%。

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