基于组合不变矩和神经网络的三维物体识别

• 作者: 彭启琮 徐胜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 三维物体识别 Hu不变矩 仿射不变矩 BP神经网络 主成分分析
• 年，卷（期）: 2008,（31）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 78-80
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.31.022

摘要

在三维物体识别系统中,提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别.理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别,性能优于单独使用Hu不变矩,如果进一步对这两种组合的矩特征进行主成分分析处理,可显著提高系统识别性能,并减少网络的训练时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭启琮	电子科技大学通信与信息工程学院	98	1522	19.0	35.0
2	徐胜	电子科技大学通信与信息工程学院	9	81	5.0	9.0