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申请/专利权人：西安工程大学
摘要：本发明公开了一种基于IA‑FAIF的服装特征提取与匹配方法，具体按照如下步骤进行；步骤1：输入图像后，通过仿射变换来模拟服装不同视角的图像，得到对应于输入图像视角变化的模拟图像；步骤2：在模拟图像中进行AKAZE算法下的特征检测；步骤3：将FREAK算法进行：构建采样模式；确定特征点的主方向；构建FREAK描述子；最后得到FREAK描述子；步骤4：将FREAK描述子进行特征描述，然后将描述后的描述子进行匹配，实现服装的特征提取与匹配。本发明一种基于IA‑FAIF的服装特征提取与匹配方法，对大视角变化下的服装纹样提取具有准确率高和快速性好的优点。
主权项：1.一种基于IA-FAIF的服装特征提取与匹配方法，其特征在于，具体按照如下步骤进行；步骤1：输入图像后，通过仿射变换来模拟服装不同视角的图像，得到对应于输入图像视角变化的模拟图像：将图像u中的某一特征点坐标记为x,y，视角变化后的坐标记为ax+by+e,cx+dy+f，如下公式1： 其中，x1,y1为视角变换后的坐标，仿射变换矩阵A＝[ab；cd]为一个正定矩阵，矩阵T＝[e；f]是平移矩阵；步骤2：在模拟图像中进行AKAZE算法下的特征检测，具体为：步骤2.1：构建非线性尺度空间，具体包括：步骤2.1.1：对每一幅模拟后的图像重复降采样，生成若干组图像；步骤2.1.2：对每组图像根据不同的滤波参数生成若干层尺度图像，通过算法求解得到非线性尺度空间的滤波图像；步骤2.1.3：非线性尺度空间的滤波图像构成金字塔状的非线性尺度空间；步骤2.2：在构建的尺度空间中，进行特征点定位；步骤3：将FREAK算法进行：构建采样模式；确定特征点的主方向；构建FREAK描述子；最后得到FREAK描述子；步骤4：将FREAK描述子进行特征描述，然后将描述后的描述子进行匹配，实现服装的特征提取与匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工程大学 一种基于IA-FAIF的服装特征提取与匹配方法
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