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该文提出了一种适用于目标跟踪的局部特征点检测与匹配方法，在尺度不变特征(Scale Invariant FeatureTransform, SIFT)算法基础上进行了多方面的改进。在高斯差分尺度空间仅检测局部极大值，提高算法的稳定性；采用基于圆形邻域统计梯度方向直方图，来确定兴趣点的主方向和描述子，避免了图像旋转的运算代价；最后采用最近邻与次近邻之比来对96 维的描述子进行匹配。所提方法在有效地提高匹配准确率的同时，大大提高了运算速度, 适用于对实时性要求较高的场合。
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