【摘 要】
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针对兵马俑图像三维重建时特征误匹配率较高、效率较低的问题,提出了一种基于两视图兵马俑图像的特征分区匹配方案。该方案在兵马俑图像上,首先利用学习不变特征变换（Learned
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目(No.61602380)
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针对兵马俑图像三维重建时特征误匹配率较高、效率较低的问题,提出了一种基于两视图兵马俑图像的特征分区匹配方案。该方案在兵马俑图像上,首先利用学习不变特征变换（Learned Invariant Feature Transform,LIFT）方法提取整幅兵马俑图像的特征;接着利用提出的基于先验知识的特征点分布曲线分割方法确定兵马俑头部分割线位置,根据头部分割线将提取的特征分为头部特征和躯干特征;最终采用欧式距离进行分区特征匹配,对于匹配结果集合使用随机抽样一致性算法（Random Sample Consens
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