【摘 要】
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该论文旨在研究快速、准确、抗畸变的光学图象识别算法、系统及其应用.该论文的研究融合了计算机统计模式识别的基本原理和基于模板匹配的光学相关识别技术.利用光计算的并行
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该论文旨在研究快速、准确、抗畸变的光学图象识别算法、系统及其应用.该论文的研究融合了计算机统计模式识别的基本原理和基于模板匹配的光学相关识别技术.利用光计算的并行性实现快速特征提取;利用统计识别算法解决模板匹配方案中识别速度与库图象数目、识别准确率与抗畸变能力之间的两对矛盾,从而提高识别系统的整体性能指标.这种光电混合的图象识别方法兼具光学处理的并行性和计算机处理的灵活性,是实现实时准确的图象识别的有效手段.该论文提出了基于K-L变换的本征图象光学特征提取方法,利用从大量 的库图象中采用K-L变换计算出来的少量的本征图象与待识别输入图象进行光学相关运算, 既能快速地得到统计分类方法所需的特征向量,又解决了模板匹配方案中识别速度与库图象数目之间的矛盾,显著提高了大容量图象库系统的识别速度.利用体全息存储系统的海量存储和内容寻址功能,高并行度地实现了基于本征图象的光学特征提取过程,充分显示了光计算及光存储技术在图象识别中的潜力.
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