基于ICA的特征不变性目标识别

摘要：

在图像目标识别中,目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提,而高阶矩特征存在稳定性差的缺点.提出采用主分量分析(PCA)方法确定目标在最大方差意义下主轴的旋转角度,并结合稳定性好的低阶矩特征实现目标的平移、尺度和旋转不变性变换;然后利用独立分量分析(ICA)良好的目标特征抽取能力,在各目标特征空间重建目标模型,并通过对重建模型的误差分析实现目标识别;最后通过PCA确定目标旋转角度测试和ICA目标识别测试两个实验,证实了本文算法的鲁棒性和准确性.

关键词：目标识别、不变性、主分量分析、独立分量分析

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：空军装备部科研项目402050102

在线出版日期：2005-04-07（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：505-508