[发明专利]一种目标匹配的物体识别方法、设备及存储设备

权利要求书

1.一种目标匹配的物体识别方法，所述方法由硬件设备实现，其特征在于：包括以下步骤：建立目标物体的三维模型；生成所述三维模型的多视角图片库；计算图片库中图片轮廓的傅里叶描述子并生成匹配库；获取实时物体的图像并对图像进行预处理得到比对图像；将比对图像和匹配库中的图像进行匹配并最终生成匹配结果。

2.如权利要求1所述的一种目标匹配的物体识别方法，其特征在于：所述多视角图片库有288张图片。

3.如权利要求1所述的一种目标匹配的物体识别方法，其特征在于：所述傅里叶描述子为归一化傅里叶描述子；归一化增强了傅里叶描述子描述物体轮廓的鲁棒性。

4.如权利要求1所述的一种目标匹配的物体识别方法，其特征在于：所有图片轮廓的像素点采用复数形式表示，将二维问题转化为一维问题。

5.如权利要求3所述的一种目标匹配的物体识别方法，其特征在于：所述归一化傅里叶描述子具体为：

d ( u ) = | | z ( u ) | | | | z ( 1 ) | | ]]>

z ( u ) = Σ k = 0 K - 1 s ( k ) e - 2 π k u K j ]]>

s(k)＝x(k)+y(k)j

其中，z表示图像轮廓的复数离散傅里叶变换，d表示归一化傅里叶描述子，s表示图像轮廓像素点的复数形式，K表示共有K个像素点，k表示具体某个像素点。