[发明专利]一种基于IA-FAIF的服装特征提取与匹配方法

权利要求书

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；

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。

2.根据权利要求1所述的一种基于IA-FAIF的服装特征提取与匹配方法，其特征在于，步骤1中，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＝[a b；c d]为一个正定矩阵，矩阵T＝[e；f]是平移矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种基于IA-FAIF的服装特征提取与匹配方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1：构建非线性尺度空间；

步骤2.2：在构建的尺度空间中，进行特征点定位。

4.根据权利要求3所述的一种基于IA-FAIF的服装特征提取与匹配方法，其特征在于，步骤2.1中，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。

5.根据权利要求1所述的一种基于IA-FAIF的服装特征提取与匹配方法，其特征在于，步骤3中，构建采样模式具体为：以检测到的AKAZE特征点为中心建立圆形网格采样模式。