计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
25期
175-177,185
,共4页
目标识别%小波矩%遗传算法%特征选择
目標識彆%小波矩%遺傳算法%特徵選擇
목표식별%소파구%유전산법%특정선택
提出了一种连续小波矩的离散化算法,用于目标识别中的特征提取.因为可提取的小波矩数量较大,为简化分类器的设计,进一步提出了利用遗传算法(GA)进行自动的特征优化选择.仿真实验表明了离散小波矩的旋转不变性.基于瑞士联邦理工学院计算机视觉实验室的Obj_DB物体数据库,进一步测试了识别性能.结果表明,方法对任意选择的12个物体达到了100％识别率,优于无特征选择的方法和Hu矩特征方法.
提齣瞭一種連續小波矩的離散化算法,用于目標識彆中的特徵提取.因為可提取的小波矩數量較大,為簡化分類器的設計,進一步提齣瞭利用遺傳算法(GA)進行自動的特徵優化選擇.倣真實驗錶明瞭離散小波矩的鏇轉不變性.基于瑞士聯邦理工學院計算機視覺實驗室的Obj_DB物體數據庫,進一步測試瞭識彆性能.結果錶明,方法對任意選擇的12箇物體達到瞭100％識彆率,優于無特徵選擇的方法和Hu矩特徵方法.
제출료일충련속소파구적리산화산법,용우목표식별중적특정제취.인위가제취적소파구수량교대,위간화분류기적설계,진일보제출료이용유전산법(GA)진행자동적특정우화선택.방진실험표명료리산소파구적선전불변성.기우서사련방리공학원계산궤시각실험실적Obj_DB물체수거고,진일보측시료식별성능.결과표명,방법대임의선택적12개물체체도료100％식별솔,우우무특정선택적방법화Hu구특정방법.
