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为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由Gabor变换生成的二维Gabor滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法———支持向量机(SVM,SupportVectorMachines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.