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基于子特征空间的三维目标复杂背景及非线性光照鲁棒识别

         

摘要

针对三维目标在复杂背景和非线性光照条件下的鲁棒识别问题,采集180幅离面旋转的图像作为训练集,运用主分量分析方法利用10个特征向量对特征空间进行描述,在保持较高计算精度的同时显著降低了特征空间的维数,减少了计算的复杂性.将目标图像的子向量在子特征空间中进行分解得到分解系数进而构造重构向量,提出了基于目标图像与重构向量之间的夹角余弦值分布来作为目标的鲁棒识别准则.模拟结果表明,本文提出的基于子特征空间的目标识别方法能够实现复杂背景及非线性光照条件下的三维目标识别.

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