資料介紹
基于廣義典型相關(guān)分析的仿射不變特征提取方法:該文結(jié)合廣義典型相關(guān)分析(GCCA)理論,提出了一種新的圖像仿射不變特征提取方法。首先,基于多尺度自卷積變換(MSA)構(gòu)造了一組新的變換量—多尺度自卷積熵(MSAE)。然后證明了該熵具有仿射不變性;再利用GCCA將MSA和MSAE變換值作為兩種特征進(jìn)行融合,得到具有更豐富圖像信息的組合特征。最后利用MSA,MSAE和組合特征,結(jié)合最近距離分類(lèi)器分別對(duì)視點(diǎn)變換圖像以及加噪聲、加部分遮擋視點(diǎn)變換圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,組合特征得到了最高的正確識(shí)別率,MSAE次之,MSA最低。
關(guān)鍵詞:圖像識(shí)別;多尺度自卷積;多尺度自卷積熵;特征融合;仿射不變性
關(guān)鍵詞:圖像識(shí)別;多尺度自卷積;多尺度自卷積熵;特征融合;仿射不變性
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