基于多方向角Gabor与RBF神经网络结合的目标识别算法

• 作者: 刘帅凤 徐令彬 曹伟光
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: Gabor滤波器 Haar-like特征 RBF神经网络 改进FCM算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息工程·计算机科学与技术
• 页码范围: 647-651
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2017.04.024

摘要

针对导弹末端制导过程中CCD摄像头抓捕目标的背景、光照及相对旋转角度变化和噪声等因素造成目标识别率降低问题,在结合多方向角Gabor滤波器和RBF神经网络的基础上,提出了一种基于特征匹配的目标识别算法.该算法采用Gabor滤波器对待匹配图像进行预处理,通过将多个不同方向角Gabor滤波器的结果进行叠加和归一化处理的方法,突出了目标轮廓特征,然后提取纹理图像的4类Haar-like特征,再利用训练完成的RBF网络模型进行识别.实验结果表明,算法在保证实时性的基础上提高了目标识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘帅凤	中北大学计算机与控制工程学院	3	3	1.0	1.0
2	曹伟光	中北大学计算机与控制工程学院	1	1	1.0	1.0