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面向仿射目标识别的几何与仿生融合特征提取方法

         
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摘要

针对由于拍摄视角不同,目标图像在水平或垂直方向发生拉长或压缩等仿射变换,进而无法正确识别的问题,本文设计了一种几何与仿生融合的特征提取方法 .首先,对传统的角点和直线检测进行改进,提出自适应Harris角点检测方法和去冗余的直线检测方法,并将角点数、直线数和面积比向量作为几何特征.然后,采用生物启发变换算法提取图像的仿生启发特征,该算法包括两个阶段,每个阶段均需执行方向边缘检测和局部空间频率检测.接着,将输入图像的两种特征向量分别与标准数据库中的特征向量进行Pearson相关距离计算,获得匹配得分.最后,在考虑不同数据库两种特征区分性强弱的基础上自适应确定权值,最高融合分数所对应的标签即为该图像的识别结果.实验结果表明,该方法能较好地提取图像的仿射不变特征,并且该方法在Alphanumeric,MPEG-7,GTSRB和MNIST数据库的识别准确率分别为92.2%,96%,90%和87.3%.

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