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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。