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红外图像的分辨率低和色彩单一,但由于红外设备的全天候工作特点,因而在某些场景具有重要作用。本文采用一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的长波红外目标图像分类识别的算法,在一幅图像中,将算法提取的边缘特征和纹理特征作为目标的识别特征,输入到支持向量机,最后输出目标的类别。在实验中,设计方向梯度直方图+灰度共生矩阵+支持向量机的组合算法模型,采集8种人物目标场景图像进行训练和测试,实验结果显示:相同或者不相同人物目标,穿着不同服饰,算法模型的分类识别正确率较高。因此,在安防监控、工业检测、军事目标识别等运用领域,此组合算法模型可以满足需要,在红外目标识别领域具有一定的优越性。 相似文献
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提出了一种监控视频中运动目标识别分类算法,通过提取视频中运动目标的Zernike矩的7个高阶矩、长宽比和占空比,然后利用支持向量机(SVM)进行训练识别分类.实验结果表明,该算法具有较高的运动目标分类正确率,且通过对比显示该算法优于运用运动目标的Hu矩的高阶矩、长宽比和占空比进行分类的方法. 相似文献
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提出了一种结合轮廓转动惯量和特征包(Bo F)算法的激光主动照明目标识别方法。介绍了转动惯量的定义,并提出了一种多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法和轮廓转动惯量局部不变特征提取方法。多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法能够提取出包含轮廓的最小特征区域,而轮廓转动惯量局部不变特征能够很好地描述轮廓的大小、位置、规则度等信息,对于各种图像变换具有不变性,并且计算效率较高。使用Bo F算法统计图像的轮廓转动惯量局部不变特征,生成归一化特征直方图作为整幅图像的特征向量,输入训练好的支持向量机分类器进行识别。实验结果表明与基于Hu矩和BP神经网络的目标识别方法相比,所提算法在旋转和仿射变换下的识别率分别提高7.33%和19.08%。 相似文献
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基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为监控猪的行为,提出了基于Zernike矩及支持向量机的猪的行走姿态识别方法。首先对原始图像进行预处理,提取出原始图像中猪的轮廓图像。然后,根据标准矩对上述图像进行归一化,再对归一化后的二值轮廓图提取Zernike矩特征。在此基础上,利用支持向量机理论设计了多种姿态分类器,实现对猪的正常行走、低头行走、抬头行走、躺卧等四种姿态进行识别。实验结果表明,此方法对猪的姿态分类识别的准确度达到了95%以上。该项研究对猪的姿态识别方面具有显著价值。 相似文献
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基于多特征融合与支持向量机的手势识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对手势识别中人的手部特征描述易受到环境因素影响,手势识别率低等问题,并考虑到单个特征的局限性,提出了一种基于Hu矩和HOG特征融合的支持向量机手势识别新方法。该方法首先对处理后的手势图像提取局部的HOG特征,然后针对手势的轮廓提取全局Hu矩特征,再将两种特征融合成混合特征,并通过主成分分析法对混合特征进行降维形成最终分类特征,并将新特征输入到支持向量机中进行识别。实验表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率。 相似文献
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基于Zernike矩的三维目标多视点特性视图建模 总被引:9,自引:2,他引:7
目标的模型化是三维目标识别的一个重要环节。由于从多视点特征法建立的模型能够避免从二维图像中恢复目标的三维结构.在三维目标识别中应用比较广泛。使用镶嵌式多面体分割视觉空间以得到三维目标的多视点投影图像,采用较小的镶嵌单元尺寸以完备地描述目标各种姿态的信息。Zernike矩具有旋转不变性,并能够方便地由各阶矩重建图像。计算多面体各个单元的投影图像的Zernike矩.所需的矩的最高阶次由重建图像与原图像的差别确定,通过聚类方式合并那些图像的矩变化很小的投影对应的几个小单元.每个新单元可以提取一幅特性视图.实现较小数目的多视点特性视图的建模。实验证明了这种方法的可行性。 相似文献
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介绍了图像目标识别技术中的图像分割,不变性参数提取和目标分类,利用图像目标的均匀性和相应知识自适应地分割和提取图像目标,被提取的每个图像目标的不变性参数由归一化过程和Zernike矩提取,并利用MPNN模型将图像目标分类,实验结果该识别系统能识别光照不均匀或复杂背景下的图像目标。 相似文献
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提出了基于改进BP神经网络的复杂背景下的回转体目标识别方法,实现了对目标的准确提取.采用中值滤波滤除图像噪声,用改进最大类间方差阈值法进行图像分割.提取回转体目标7个不变矩特征作为神经网络输入的特征向量,建立了基于BP神经网络的目标识别系统,进行回转体目标识别,模拟实验结果说明,所提出的图像预处理方法可有效去除复杂背景图像噪声、准确地分割图像,选择7个不变矩特征作为回转体目标识别特征是合理的,基于BP神经网络的回转体目标识别方法具有较高的识别率. 相似文献
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给出了一种基于Log Gabor小波的相位一致(PC)不变量的神经网络目标识别方法。针对Gabor小波存在的问题,分析了LogGabor小波优于Gabor小波的性能,给出了TPC不变量的定义,探讨了低层次图像不变量特征,运用LogGabor小波PC特征不变量公式进行了修正,提取了目标图像边缘特征。利用该方法进行了神经网络目标识别实验,仿真结果表明,该方法能够很好识别图像目标,识别率达到97%。 相似文献
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针对低信噪比红外目标图像,分析了Zernike矩的基本原理、计算方法和旋转不变性,提出了基于Zernike正交矩的低信噪比红外目标检测方法,并比较了模板匹配、Hu矩、Zernike矩方法的目标识别效果.理论分析与实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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Zhang Yanning Zheng Jiangbin Zhao Rongchun 《电子科学学刊(英文版)》2003,20(1):8-12
An efficient target recognition method for remote sensing image is proposed inthis paper, which is based on moment invariant and support vector machine. First, seven Hu'sinvariant moments are extracted as a feature vector. Then,a support vector machine is used torecognize targets of planes and ships on binary remote sensing images. The experimental results 相似文献