【摘 要】
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论文围绕Gabor小波在图像空间/频率域表现出来的多分辨率特性,重点研究了基于Gabor小波的目标识别方法,并且通过实验,实现了目标与模型的正确匹配.论文在输出目标图像Gabor小
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论文围绕Gabor小波在图像空间/频率域表现出来的多分辨率特性,重点研究了基于Gabor小波的目标识别方法,并且通过实验,实现了目标与模型的正确匹配.论文在输出目标图像Gabor小波分解的基础上,首先采用无监督的Hopfield神经网络,通过松弛迭代算法来训练网络,并且对目标图像的Gabor小波特征进行聚类,以得到感兴趣的目标区域;接着,在不知道目标形状和轮廓信息的前提下,根据模型Gabor网格的排列算法,找到图像中目标的位置和尺度;然后在此基础上,通过一种基于模型Gabor网格的弹性匹配算法,实现目标图像与模型图像之间的相互匹配,从而获得目标的识别结果.一系列实验结果表明,在不知道目标形状和轮廓信息的前提下,当建立了目标模型之后,对于不同尺度下的目标以及由于某种原因造成一定程度变形的目标,通过最后的匹配评估,得到的识别结果令人满意.
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