作者单位
摘要
南京航空航天大学 自动化学院,南京 210016
根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩各自的特点和适用条件,提出了一种组合不变矩。利用组合不变矩提取图像的不变特征向量,并结合Fisher线性判别准则,实现了对空中目标的Fisher线性判别器(FLDA)的分类识别。同时,考虑到识别的快速性方面,对FLDA进行了改进,提出了主分量分析(PCA)与FLDA相结合的识别算法。仿真实验结果表明,该方法具有较高的识别精度和速度。
图像识别 目标识别 仿射不变矩 组合不变矩 Fisher线性判别器 主分量分析 image recognition target recognition affine invariant moment combined invariant moment Fisher linear discriminant analysis principal component analysis 
电光与控制
2009, 16(7): 21

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