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针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM).通过提取多尺度金字塔梯度图像的 HOG 特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面 HOG 栅格拓展至3维 HOG 栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维 HOG 栅格映射为2维 HOG 仿射栅格,最后对仿射栅格内的 HOG 特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的.多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D 视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于 HOG+SVM算法. 相似文献
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本文结合铆接在城轨系统上的应用,考虑铆接厚度、开孔尺寸等几何尺寸对铆钉疲劳寿命的影响,通过采用应力严重系数修正后名义应力方法预估铝合金抽芯铆钉疲劳寿命,并与实验值进行比对分析,验证预估模型的准确可靠。 相似文献
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基于自适应多特征融合的均值迁移红外目标跟踪 总被引:3,自引:0,他引:3
针对采用单一特征跟踪鲁棒性不高的问题,该文提出一种自适应多特征融合均值迁移红外目标跟踪算法。为了增强对目标的表征能力,对局部均值对比度算法进行改进,利用局部均值对比度和灰度特征表征目标。在特征融合中引入特征不确定度量方法,自适应调整不同特征对跟踪结果的贡献,有效地提高均值迁移算法的鲁棒性。为了进一步提高对尺度变化目标的跟踪性能,采取尺度算子更新跟踪窗的大小。实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。 相似文献