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一种基于改进BP神经网络的物体识别方法 总被引:3,自引:2,他引:1
提出基于自适应学习速率动量梯度下降的BP算法进行物体识别,并以修正的Hu不变矩特征作为BP神经网络的输入,通过训练对网络的权值和阈值进行调整.该算法使BP神经网络在学习速率和稳定性上有了进一步的提高.仿真结果表明该方法对物体的平移、旋转、缩放都具有不变性,从而验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于不变矩特征的图像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目标二维形状发生平移、旋转和尺度变换的情况,采用不变矩作为图像识别的特征量.图像灰度变化时,对应的直方图形状基本保持不变.将直方图的统计特征与不变矩相结合,提出了不变矩理论的图像识别方法.通过实验验证,这种方法对图像的亮度、对比度变化不敏感,可以有效地降低光照的影响,能够更准确地对图像进行识别. 相似文献
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一种基于不变矩和BP网络的目标识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效地提高旋转、尺度变化目标的识别率,首先提取目标图像的不变矩,以此作为目标识别的特征向量,然后利用将附加动量项与自适应学习速率相结合的改进BP算法实现对目标的分类识别.字符图像仿真实验表明,这种针对旋转、尺度变化目标的识别方法是有效的,可行的. 相似文献
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为了有效地对步态特征进行分类识别,提出了一种基于Radon变换和解析Fourier-Mellin变换的步态识别算法。该算法直接对在视频序列中检测到的灰度图像进行Radon变换,然后进一步对变换结果进行解析Fourier-Mellin变换,从而将原图像的旋转变化和尺度变化分别转化为相位变化和幅度变化,之后通过定义一族旋转与尺度不变函数提取目标图像的不变性特征进行分类识别。实验结果表明,与目前常用的基于Hu矩和Zernike矩的算法相比,由于不需要对目标图像二值化和归一化,从而可以保留图像的更多细节信息,避免了重采样与重量化误差,该算法应用于步态识别有更高的识别率,可以达到更好的识别效果。 相似文献
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目标不变矩的稳定性研究 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了在实际应用中影响目标不变矩稳定性的各种因素,包括高斯模糊、有限观测区域和离散化处理等.分析了在这些因素影响下不变矩的变化规律和误差.并对离散条件下不变矩的误差进行了分析.实验证明得出的具有模糊不变的不变矩,能对经过旋转比例变换且模糊的物体进行准确识别.这些研究和分析为不变矩在实际成像识别系统中正确有效地应用提供重要的理论和实验依据. 相似文献
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脱机手写签名鉴别的主要困难在于有效特征的提取,因此本文主要围绕提取能反映签名本质的特征进行了相关研究。在具体解决签名鉴别时,一方面要考虑签名的静态特征,另一方面寻找动态特征。重点研究了静态特征。提取静态特征时,利用伪Zernike矩的尺度及位移不变性,计算签名图像的0~10阶伪Zernike矩来组成特征向量。在此基础上,对基于上述两种不同特征的加权欧氏距离分类器进行性能比较,并找到了一个有效的数据融合方案。 相似文献
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本文提出了一种基于contourlet变换和不变矩的特征提取方法。它首先对图像进行contourlet变换用以多尺度多方向分析,然后提取变换后各子带系数的统计特性和不变矩特征,以构造特征矢量,在此基础上,根据不同子带特征分类能力的不同,对各子带数据的离散程度进行加权处理,为分类能力强的特征量赋予较大的权值,得到新的特征向量,最后利用RBF神经网络作为分类器进行分类。实验结果证明了该方法的有效性和良好的分类能力。 相似文献
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切比雪夫-傅立叶矩用于多畸变不变模式识别 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了切比雪夫-傅立叶的定义。在单位圆中,对26个大写英文字母进行规范化处理,并计算切比雪夫-傅立叶矩,经过畸变不变的规范处理,将切比雪夫-傅里叶矩用作多畸变不变的模式识别的图像特征。进行了位移、比例、旋转、密度多畸变不变模式识别,给出了26个大写字母识别的实验结果。 相似文献
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现有的大多数水印算法对旋转、平移和尺度变换等几何攻击的鲁棒性比较差,微小的几何攻击都有能导致水印检测器失效,因此水印算法对几何攻击具有鲁棒性非常重要。本文提出了一种基于Tchebichef不变矩实现的多比特几何攻击不变性图像盲水印算法。文中具体介绍了Tchebichef不变矩的构造方法,水印是事先产生的与原始图像无关的信号,嵌入过程中将水印嵌入到图像的Tchebichef不变矩中实现几何攻击不变性。水印检测过程中采用独立分量分析技术实现真正意义上的多比特水印盲检测。文中具体分析了所提出的水印算法的计算复杂度,实验过程中采用通用水印测试软件Stirmark对所提出的水印算法进行鲁棒性测试,实验数据说明这种水印算法对Stirmark具有很好的鲁棒性。 相似文献