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基于Zernike矩和SVM的不变性目标识别
引用本文:王金岩,芮挺,丁健,沈春林.基于Zernike矩和SVM的不变性目标识别[J].电光与控制,2008,15(11).
作者姓名:王金岩  芮挺  丁健  沈春林
作者单位:1. 上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030
2. 解放军理工大学工程兵工程学院,南京,210007;南京航空航天大学自动化学院,南京,210016
3. 解放军理工大学工程兵工程学院,南京,210007
4. 南京航空航天大学自动化学院,南京,210016
摘    要:在图像目标识别中,目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提.文中采用稳定性好的低阶几何矩特征实现目标的平移、尺度不变性变换;然后利用Zemike矩提取目标的旋转不变性特征;最后在目标不变特征空间通过支持向量机(SVM)分类器实现目标识别.实验证实了算法的有效性.

关 键 词:目标识别  不变性  支持向量机  Zernike矩

Invariance-based target recognition using Zernike Moment & SVM
WANG Jin-yan,RUI Ting,DING Jian,SHEN Chun-lin.Invariance-based target recognition using Zernike Moment & SVM[J].Electronics Optics & Control,2008,15(11).
Authors:WANG Jin-yan  RUI Ting  DING Jian  SHEN Chun-lin
Affiliation:1.College of Electronics and Electric Engineering;Shanghai Jiao Tong University;Shanghai 200030;China;2.Engineering Instituteof Engineering Corps;PLA Univ.of Sci.& Tech.;Nanjing 210007;3.College of Automation Engineering;Nanjing Universityof Aeronautics & Astronautics;Nanjing 210016;China
Abstract:In target recognition,the invariance in target image translation,scaling and rotation is a very important factor.A novel approach is proposed in this paper.First,stable low-order geometric moments are used to conduct the translation and scaling invariance.And then Zernike Moment is used to extract rotation invariant feature.Finally,target recognition is conducted based on Support Vector Machine(SVM).The experimental results demonstrate the robustness and accuracy of the proposed algorithm.
Keywords:
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