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基于局部特征几何结构的目标识别方法研究的任务书
任务书：
1.研究现有的基于局部特征几何结构的目标识别方法，理解其原理和优缺点，对比其在不同场景下的适用性和性能。
2.设计和实现一种基于局部特征几何结构的目标识别算法，并在数据集上进行评估。该算法应包括以下步骤：
a.图像预处理和特征提取：对于输入图像，对图像进行预处理，例如去除噪声和归一化。然后，在图像中检测出一些局部特征点，例如SIFT、SURF或ORB，提取出这些特征点的描述符。
b.特征匹配：对于两幅图像中提取的局部特征点描述符，使用一种匹配算法（例如FLANN）寻找它们之间的最佳匹配。
c.几何验证：基于已知的目标模型，使用RANSAC算法有效地过滤误匹配，从而确定准确的匹配集。
d.目标识别和分类：使用确定的匹配点，可以计算出目标的变换矩阵，并将其应用于目标模型，使其与目标匹配。通过分类器，可以进行目标的分类识别。
3.在公开数据集（例如PASCALVOC）上进行实验，评估所提出算法的性能。包括正确率、召回率和F1分数等评价指标。同时，与现有算法进行比较。
4.探讨算法的可拓展性和适用性，例如算法在大规模数据集上的鲁棒性和运行时间等。
5.完成实验报告，总结算法的优点和不足，说明未来的改进方向和应用场景。