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在图像目标识别中,目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提。文中采用稳定性好的低阶几何矩特征实现目标的平移、尺度不变性变换;然后利用Zernike矩提取目标的旋转不变性特征;最后在目标不变特征空间通过支持向量机(SVM)分类器实现目标识别。实验证实了算法的有效性。
基于Zernike矩和SVM的不变性目标识别
【摘 要】
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在图像目标识别中,目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提。文中采用稳定性好的低阶几何矩特征实现目标的平移、尺度不变性变换;然后利用Zernike矩提取目标的旋转不变性特征;最后在目标不变特征空间通过支持向量机(SVM)分类器实现目标识别。实验证实了算法的有效性。
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,解放军理工大学工程兵工程学院,南京航空航天大学自动化学院
【出 处】
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电光与控制
【发表日期】
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2008年11期
【基金项目】
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航空科学基金（01C15001）
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