采用多形状特征融合的多视点目标识别

• 作者: 何丁龙 何家维 何昕 凌剑勇 李平 梁国龙 魏仲慧
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 多视点 特征融合 特征角点 散布矩阵 独立成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 3368-3376
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20142212.3368

摘要

研究了多视点下三维目标的识别问题.针对传统的采用单一特征的方法在目标描述方面的不足,提出了一种融合多种特征的识别算法.首先,利用各向异性高斯方向导数相关矩阵提取目标角点,采用骨架约束提取特征角点,将各特征角点到目标质心的归一化距离作为角点描述子.接着,分别提取目标的几何矩不变量、仿射矩不变量、目标边界的傅里叶描述子;计算4种特征的类内和类间散布矩阵;以样本散布矩阵的迹作为权重,加权融合4种特征.然后,对融合后的特征向量进行独立成分分析(ICA),得到相互独立的特征分量.最后,采用支持向量机的分类方法进行分类.实验结果表明,本文提出的方法比采用单一特征的方法的正确识别率平均提高10％以上,且在小训练样本(10％总体样本)情况下仍能获得80％以上的识别率,可满足经纬仪实时目标识别系统的要求.