1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所激光与物质相互作用国家重点实验室, 吉林长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
提出一种基于轮廓曲率去噪和仿射不变矩的目标识别方法, 适用于激光主动成像这样的高噪声复杂应用场合。通过计算每个像素及其邻域的轮廓曲率, 判断像素携带的信息量大小, 据此对像素点进行分类。对分属不同类别的像素点, 使用不同滤波参数的 Lee滤波器进行滤波。对滤波后的图像再次提取出轮廓, 计算轮廓的仿射不变矩, 训练分类器进行目标识别。实验结果表明, 本文算法在噪声环境下对目标的仿射变换具有较高的识别率, 并且满足激光主动成像识别系统对于实时性的要求。
目标识别 激光主动成像 轮廓曲率 仿射不变矩 target recognition laser active imaging contour curvature affine invariant moment 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(2): 305
哈尔滨工业大学可调谐激光技术国家级重点实验室， 黑龙江 哈尔滨 150080
激光成像雷达距离像与目标表面物理结构特性密切相关，体现目标的本质特征，是目标识别的主要研究方向。采用组合矩的神经网络方法进行了相干激光雷达距离像目标识别仿真研究。用Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合表示距离像目标区域特征，利用反向传播(BP)神经网络识别不同方位角的车辆。当视场角不变时，训练10个目标，每个目标取3~19个样本，在不同载噪比(CNR)情况下，分析Hu不变矩、仿射不变矩和两者组合矩的识别率。理论分析和仿真实验表明利用组合不变矩进行距离像目标识别性能优于单独利用其中一种不变矩。
激光光学 激光雷达距离像 Hu不变矩 仿射不变矩 反向传播神经网络 目标识别
1 解放军理工大学工程兵工程学院,江苏南京210007
2 解放军总参南京科技创新工作站,江苏南京210007
提出一种新方法，解决了红外图像中目标每个面的准确分解问题，通过分解假目标图像综合数据评价假目标红外的示假效果。利用目标可见光曲率图像边界信息的易获得性分解目标图像，获取目标可见光图像各面的边界坐标，确定对应的目标红外图像各面边界。使用仿射不变矩实现对三维多面体假目标红外示假效果的综合量化评价。车辆目标评价实验表明，该方法具有很好的有效性、可操作性和稳定性
图像分割 曲率 仿射不变矩 效果评价 image segmentation curvature affineinvariantmoments Evaluation
西安电子科技大学 智能感知与图像理解教育部重点实验室，西安 710071
提出了一种基于分段轮廓平滑的目标识别算法.首先通过曲率将轮廓划分为特征区域和非特征区域；然后在不同区域内分别采用不同方差的高斯函数进行轮廓平滑；最后采用基于仿射不变矩的目标识别算法对平滑后的目标轮廓进行识别.结果表明，该算法不仅取得了更好的轮廓平滑效果，而且在强噪音条件下能够显著提高识别准确率.
目标识别 分段轮廓平滑 特征区域 仿射不变矩 Object recognition Segmented-contour smoothing Feature-zone Affine moment invariant
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
电子科技大学 通信与信息工程学院，成都 610054
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。
三维物体识别 纹理分析 颜色矩 仿射不变矩 支持向量机 3D object recognition texture analysis color moments affine invariant moments support vector machine
