【摘 要】
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物体识别是计算机视觉的重要研究课题,而特征提取和分类是物体识别的关键步骤.矩不变量是对于平衡、缩放、旋转保持不变的一类特征值,可以用来有效的识别物体.该论文将矩不变
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物体识别是计算机视觉的重要研究课题,而特征提取和分类是物体识别的关键步骤.矩不变量是对于平衡、缩放、旋转保持不变的一类特征值,可以用来有效的识别物体.该论文将矩不变量用于物体识别,主要作了以下几个方面的工作:讨论了图象的获取以及图象的数字化、灰度化、平滑、二值化、边缘跟踪等预处理.详细分析了基于格林定理的2-D矩的快速计算和基于高斯定理的3-D矩的快速算法.根据矩不变量基本定理,详细推导出了一系列实用的矩不变量.采用字母、汉字和工件作为实验对象,验证了所推出的不变量在平移、比例缩放、旋转变换中的不变性.详细分析了传统的统计模式识别方法和多层前馈感知器,推导了基于递推最小二乘的快速BP算法,用于多层前馈神经网络分类器的训练.采用了一种神经网络结构,可实现最近邻分类,并可用来对训练样本进行优化.
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