基于组合不变矩和神经网络的三维物体识别OA北大核心CSCDCSTPCD
Three Dimensional object recognition based combined moment invariants and neural network
在三维物体识别系统中,提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别.理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别,性能优于单独使用Hu不变矩,如果进一步对这两种组合的矩特征进行主成分分析处理,可显著提高系统识别性能,并减少网络的训练时间.
徐胜;彭启琮
电子科技大学,通信与信息工程学院,成都,610054电子科技大学,通信与信息工程学院,成都,610054
计算机与自动化
三维物体识别Hu不变矩仿射不变矩BP神经网络主成分分析
《计算机工程与应用》 2008 (31)
78-80,3
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