闫钧华，姜惠华，孙思佳，艾淑芳，李大雷

（1.南京航空航天大学 航天学院，江苏 南京210016；2.光电控制技术重点实验室 河南 洛阳471009）

基于SIFT特征视觉词汇算法的局部遮挡目标识别

闫钧华1，2，姜惠华1，孙思佳1，艾淑芳2，李大雷2

（1.南京航空航天大学 航天学院，江苏 南京210016；2.光电控制技术重点实验室 河南 洛阳471009）

针对被局部遮挡目标的识别困难的问题，将目标图像的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征矢量作为视觉单词，应用视觉词汇算法，提出了基于SIFT特征视觉词汇算法的目标识别算法。结合在无遮挡与被局部遮挡的交通工具全方位姿态模型库上进行的目标识别试验，得出结果：算法对无遮挡目标的平均识别率能到达83%以上，具有良好的识别性能；对被局部遮挡目标的平均识别率也能保持在80%左右，只有很小的降低。实验结果显示算法具有优良的识别被局部遮挡目标的性能。

目标识别；SIFT特征；视觉词汇；局部遮挡；全方位姿态模型库

目标识别所面对的目标种类规模越来越大，甚而需要在被局部遮挡伪装的情况下识别目标，因此需要研究目标图像的特征及其描述方法，同时需要研究能够有效组织目标图像特征描述子用于识别的目标识别算法。SIFT［1］特征能够定量化数据描述图像多尺度下的局部结构特征［2］，是一种基于尺度空间［3］的特征，对图像缩放、旋转以及仿射变换具有不变性，在目标被局部遮挡情况下具有好的适用性。在一幅目标图像中可以提取数量众多的SIFT特征，为了能够有效组织这些SIFT特征用于目标识别，本文将目标图像的SIFT特征矢量作为视觉单词，应用视觉词汇［4］算法，提出了基于SIFT特征视觉词汇算法的目标识别算法。……