基于组合不变矩和神经网络的三维物体识别

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.

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

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：78-80