【摘 要】
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提出了一种结合轮廓转动惯量和特征包(Bo F)算法的激光主动照明目标识别方法。介绍了转动惯量的定义,并提出了一种多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法和轮廓转动惯量局部不
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所激光与物质相互作用国家重点实验室; 中国科学院大学;
【基金项目】
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长春市科技计划(2013270);吉林省科技发展计划(20126015)
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提出了一种结合轮廓转动惯量和特征包(Bo F)算法的激光主动照明目标识别方法。介绍了转动惯量的定义,并提出了一种多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法和轮廓转动惯量局部不变特征提取方法。多尺度轮廓转动惯量特征区域检测方法能够提取出包含轮廓的最小特征区域,而轮廓转动惯量局部不变特征能够很好地描述轮廓的大小、位置、规则度等信息,对于各种图像变换具有不变性,并且计算效率较高。使用Bo F算法统计图像的轮廓转动惯量局部不变特征,生成归一化特征直方图作为整幅图像的特征向量,输入训练好的支持向量机分类器进行识别。实验结果表明与基于Hu矩和BP神经网络的目标识别方法相比,所提算法在旋转和仿射变换下的识别率分别提高7.33%和19.08%。
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