多特征和SVM相融合的三维物体识别方法

摘要：

研究三维物体识别问题,摄像机从不同角度拍摄三维物体,获取的三维物体图像变化比较大,传统方法采用单一特征或简单多特征难以正确描述三维物体,导致三维物体识别的准确率较低.为了提高三维物体识别准确率,提出一种多特征和支持向量机相融合的三维物体识别方法.首先分别提取三维物体的颜色特征、纹理特征和不变矩特征,然后采用主成分分析消除各特征间的冗余信息,最后采用支持向量机建立三维物体识别模型.采用三维物体图像数据库COIL-100进行测试实验,结果表明,相对于传统识别方法,改进方法不仅提高了三维物体识别准确率,同时加快识别速度,为三维物体识别提供了一种新的识别方法.

关键词：多特征、支持向量机、三维物体、识别

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：380-383,407