简介：摘要：针对传统的图像匹配算法存在误匹配率高，特征提取信息也比较少的问题。本文基于 BOW+SVM框架组合设计并实现了物品识别算法。对目标物体利用无监督学习的方法构造目标物体的识别模型，再与环境图像进行识别模型的特征点匹配，最后确定并且框选出目标物品。使用 SURF算法将目标物品的特征点提取出来，再结合 FLANN算法、特征点二次筛选算法与 RANSAC算法对目标物体进行识别与框选。
一种基于 SURF特征提取与 FLANN匹配的目标物体识别算法的设计与研究
