資料介紹
?????????圖像特征識別的方法及其技術實現系當前模式識別研究領域中最為熱門的研究課題之一。本文針對NMI(歸一化轉動慣量)特征識別、不變矩特征識別和比例特征識別三種圖像特征識別方法,通過實驗分析了該三種識別方法的縮放不變性、旋轉不變性、平移不變性以及不同物體之間的特征差異。實驗數據顯示NMI 特征識別方法具有最佳的識別效果和最快的處理速度。
關鍵詞特征識別 NMI 特征 不變矩特征 比例特征 RST 不變性
?????????目標的圖像識別技術廣泛應用于跟蹤、制導和監控等各個領域。在目標識別算法中,最為關鍵的是目標特征的提取。一般地說,目標特征的提取以提取目標的物理特征為主,包括目標的形狀特征、灰度分布特征、運動特征以及圖像序列特征等。目標的不變特征既要保證目標在縮放、旋轉、平移等情況下的特征不變性,又要對不同物體具有明顯的特征差異并能夠進行良好的區分。
?????????到目前為止,識別算法已有多種,包括相關法、模板識別法、不變矩法、投影法等。而以目標不變特征為識別基礎的則有NMI 特征識別、不變矩特征識別以及比例特征識別。NMI 特征識別是以計算圖像的歸一化轉動慣量(Normalized Moment of Inertia)為不變特征進行目標識別的方法;不變矩特征識別則是通過計算圖像的7 個不變矩進行匹配尋找目標的方法;比例特征識別則是提取圖像的形狀因子并以此進行目標識別的方法。以上三種特征識別方法對于目標識別具有不同的識別效果和處理速度。本文針對上述三種特征識別方法,通過大量的實驗數據對其進行分析和比較。
關鍵詞特征識別 NMI 特征 不變矩特征 比例特征 RST 不變性
?????????目標的圖像識別技術廣泛應用于跟蹤、制導和監控等各個領域。在目標識別算法中,最為關鍵的是目標特征的提取。一般地說,目標特征的提取以提取目標的物理特征為主,包括目標的形狀特征、灰度分布特征、運動特征以及圖像序列特征等。目標的不變特征既要保證目標在縮放、旋轉、平移等情況下的特征不變性,又要對不同物體具有明顯的特征差異并能夠進行良好的區分。
?????????到目前為止,識別算法已有多種,包括相關法、模板識別法、不變矩法、投影法等。而以目標不變特征為識別基礎的則有NMI 特征識別、不變矩特征識別以及比例特征識別。NMI 特征識別是以計算圖像的歸一化轉動慣量(Normalized Moment of Inertia)為不變特征進行目標識別的方法;不變矩特征識別則是通過計算圖像的7 個不變矩進行匹配尋找目標的方法;比例特征識別則是提取圖像的形狀因子并以此進行目標識別的方法。以上三種特征識別方法對于目標識別具有不同的識別效果和處理速度。本文針對上述三種特征識別方法,通過大量的實驗數據對其進行分析和比較。
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