使用离散小波矩和遗传算法的目标识别

摘要：

提出了一种连续小波矩的离散化算法,用于目标识别中的特征提取.因为可提取的小波矩数量较大,为简化分类器的设计,进一步提出了利用遗传算法(GA)进行自动的特征优化选择.仿真实验表明了离散小波矩的旋转不变性.基于瑞士联邦理工学院计算机视觉实验室的Obj_DB物体数据库,进一步测试了识别性能.结果表明,方法对任意选择的12个物体达到了100％识别率,优于无特征选择的方法和Hu矩特征方法.

关键词：目标识别、小波矩、遗传算法、特征选择

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：美国德州仪器创新基金

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：175-177,185