《表2 光照变换下物体识别效果比较》

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《一种改进SURF特征匹配的装配工件快速识别方法》

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通过图12可以看出在一定光照变换下，改进算法同样可以较准确的实现目标物体的框选，由于物体的形状、颜色等差异，在生成描述子的时候目标物体的表达范围有一定的差异。但是，目标物体的主要特征可以比较准确的提取出来，从而计算出准确的单应性变换矩阵，实现目标物体的框选。相同实验条件下四种算法的平均识别正确率以及算法平均耗时对比，如表2所示。