计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2013年
3期
5-8
,共4页
钟志伟%徐贵力%王彪%郭瑞鹏%田裕鹏%李开宇
鐘誌偉%徐貴力%王彪%郭瑞鵬%田裕鵬%李開宇
종지위%서귀력%왕표%곽서붕%전유붕%리개우
目标识别%主从分析法%仿射不变矩%图像识别
目標識彆%主從分析法%倣射不變矩%圖像識彆
목표식별%주종분석법%방사불변구%도상식별
在计算机视觉问题的研究中,针对基于矩的目标识别算法实时性不高的问题,本文分析主分量分析法(PCA)在目标快速识别算法中的应用,提出基于Jan Flusser仿射不变矩和PCA融合的快速识别方法,即利用PCA在Jan Flusser仿射不变矩的特征空间中进行优化降维,减少了计算量,然后利用一些主流的识别算法对该方法的实时性和准确性进行验证研究.在MatLab平台下的仿真结果表明:本文方法的实时性在欧式距离上提高了23.68％,在概率神经网络上提高了8.7％,在支持向量机上提高了21.01％,准确性只有少量的降低,不改变识别算法的过程,且适合三维物体小角度变化下的识别.
在計算機視覺問題的研究中,針對基于矩的目標識彆算法實時性不高的問題,本文分析主分量分析法(PCA)在目標快速識彆算法中的應用,提齣基于Jan Flusser倣射不變矩和PCA融閤的快速識彆方法,即利用PCA在Jan Flusser倣射不變矩的特徵空間中進行優化降維,減少瞭計算量,然後利用一些主流的識彆算法對該方法的實時性和準確性進行驗證研究.在MatLab平檯下的倣真結果錶明:本文方法的實時性在歐式距離上提高瞭23.68％,在概率神經網絡上提高瞭8.7％,在支持嚮量機上提高瞭21.01％,準確性隻有少量的降低,不改變識彆算法的過程,且適閤三維物體小角度變化下的識彆.
재계산궤시각문제적연구중,침대기우구적목표식별산법실시성불고적문제,본문분석주분량분석법(PCA)재목표쾌속식별산법중적응용,제출기우Jan Flusser방사불변구화PCA융합적쾌속식별방법,즉이용PCA재Jan Flusser방사불변구적특정공간중진행우화강유,감소료계산량,연후이용일사주류적식별산법대해방법적실시성화준학성진행험증연구.재MatLab평태하적방진결과표명:본문방법적실시성재구식거리상제고료23.68％,재개솔신경망락상제고료8.7％,재지지향량궤상제고료21.01％,준학성지유소량적강저,불개변식별산법적과정,차괄합삼유물체소각도변화하적식별.
