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指数矩及其在模式识别中的应用     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Exponent Moments and Its Application in Pattern Recognition
【作者】 姜永静;
【导师】 平子良;
【学位授予单位】 北京邮电大学;
【学科专业名称】 电磁场与微波技术
【学位年度】 2011
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 北京邮电大学
【网络出版投稿时间】 2011-10-24
【关键词】 多畸变不变; Zernike矩; 雅可比-傅里叶矩; 指数矩; 二维快速傅里叶变换; 支持向量机;
【英文关键词】 Multi-distorted invariant; Zernike Moments (ZMs); Jacobi-Fourier Moments (JFMs); Exponent Moments (EMs); 2-D fast Fourier transform; Support Vector Machine (SVM);
【中文摘要】 在生活和很多科学领域中时刻都应用着模式识别技术,它作为人工智能的基础有着巨大的发展空间,在信息社会中起着非常重要的作用。多畸变不变模式识别是一个重要的研究方向,利用多畸变不变的图像特征来描述图像是其中的一个关键问题。图像矩是一种非常有效的多畸变不变图像特征,所以在多畸变不变模式识别中图像矩的算法以及如何利用图像矩实现多畸变不变的图像识别是重要的研究内容。已经有很多关于Zernike矩、Legendre矩等图像矩的算法和在模式识别应用中的研究,但是对于切比雪夫-傅里叶矩、雅可比-傅里叶矩、圆谐-傅里叶矩和指数矩在计算方面和应用方面的研究很少,而后者几种图像矩与前者几种图像矩相比都有自己的优势,所以本文研究了切比雪夫-傅里叶矩、雅可比-傅里叶矩、圆谐-傅里叶矩和指数矩的快速算法；深入研究了基函数形式简单、图像描述性能好的指数矩的性质、快速和精确的算法；分析了模式识别的方法并选择目前针对小样本问题最合理的识别方法-支持向量机；基于指数矩和支持向量机进行了多畸变不变的图像识别。本文的主要工作与创新点有： (1)在直角坐标下利用两种图像归一化的方法计算指数矩和雅可比-傅里叶矩并重构图像,给出了计算过程和仿真实验...
【英文摘要】 Pattern recognition is used widely in our life and many scientific field, it is playing a very important role in modern information society. As the basis of artificial intelligence, pattern recognition enjoys a huge potential for development. Multi-distorted invariant pattern recognition is an important research direction, and it is a key problem to describe an image by the multi-distorted invariant image features in pattern recognition. The image Moments are very effective multi-distorted invariant image f...
【更新日期】 2011-11-24

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