【摘 要】
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为提高三维物体识别系统性能并减少计算复杂性,本文提出了一种基于视图的方法。首先从三维物体的二维视图中提取颜色矩、纹理特征和仿射不变矩。颜色矩对于物体的大小和姿态
【基金项目】
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2008德州仪器创新基金资助项目
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为提高三维物体识别系统性能并减少计算复杂性,本文提出了一种基于视图的方法。首先从三维物体的二维视图中提取颜色矩、纹理特征和仿射不变矩。颜色矩对于物体的大小和姿态不敏感且性能稳健。纹理特征可区别形状相似但外观不同的物体。仿射不变矩在物体发生仿射形变下具有不变性。本文将上述各种特征组合为23个分量的特征向量,送入支持向量机进行训练并识别。基于两种公开的三维物体数据库COIL-100和ALOI测试了本文方法性能。当每物体训练视角为36个(视角间隔10°)时,在两个数据库上的实验都达到了100%的识别率。进一步减少训练视角数量也达到较满意的识别性能,优于文献中的方法。
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