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基于Gabor滤波器的图像目标识别方法

曾姝彦 张广军 李秀智

曾姝彦, 张广军, 李秀智等 . 基于Gabor滤波器的图像目标识别方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2006, 32(08): 954-957.
引用本文: 曾姝彦, 张广军, 李秀智等 . 基于Gabor滤波器的图像目标识别方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2006, 32(08): 954-957.
Zeng Shuyan, Zhang Guangjun, Li Xiuzhiet al. Image target distinguish based on Gabor filters[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2006, 32(08): 954-957. (in Chinese)
Citation: Zeng Shuyan, Zhang Guangjun, Li Xiuzhiet al. Image target distinguish based on Gabor filters[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2006, 32(08): 954-957. (in Chinese)

基于Gabor滤波器的图像目标识别方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50375012)
详细信息
    作者简介:

    曾姝彦(1982-),女,湖北洪湖人,硕士生,zengshuyan@126.com.

  • 中图分类号: TP 391

Image target distinguish based on Gabor filters

  • 摘要: 为了给机器人视觉导航提供有效信息,提出一种基于图像匹配的目标识别方法.对CCD采集的目标图像,由 Gabor 变换生成的二维Gabor 滤波器有着优良的滤波器性能,不需要对图像进行分割,能适应一定的旋转、尺度、光照的变化,通过多个频率和角度的Gabor算子与图像的卷积,获取图像全局信息的特征描述.分类方法采用统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法——支持向量机(SVM, Support Vector Machines),它可解决模型选择、过学习、维数灾难等问题.通过支持向量机进行多维特征向量的分类.该方法可达到较高的识别率,达到实时处理的要求,可以在人脸识别、机器人视觉定位等领域得到应用.

     

  • [1] Ulrich I, Nourbakhsh I. Appearance-based place recognition for topological localization Proc IEEE Int Conf Rob Autom. Piscataway,NJ:IEEE,2000,2:1023-1029 [2] Zhou Chao,Wei Yucheng, Tan Tieniu. Mobile robot self-localization based on global visual appearance feature Proc IEEE Int Conf Rob Autom. Piscataway,NJ:IEEE,2003,1:1271-1276 [3] Jason J A, White M W,Chase T A,et al. Pattern analysis for autonomous vehicles with the region-and feature-based neural network:global self-localization and traffic sign recognition Proc IEEE Int Conf Rob Autom. Piscataway,NJ:IEEE,1996,4:3598-3604 [4] Bovic A C, Clark M, Geisler W S. Multichannel texture analysis using localized spatial filters[J]. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell,1990,12(1):55-73 [5] Rui Y, Huang T S, Chang S F. Image retrieval:past, present, and future [J]. Journal of Visual Communication and Image Representation,1999,10 (1):1-23 [6] 韦娜,耿国华,周明全. 利用 Gabor 滤波器的基于内容的图像检索[J]. 计算机工程,2005,31(8):10-11 Wei Na, Geng Guohua, Zhou Mingquan. Content-based image retrieval using Gabor filters [J]. Computer Engineering,2005,31(8):10-11(in Chinese) [7] 邓乃扬,田英杰. 数据挖掘中的新方法:支持向量机[M]. 北京:科学出版社,2004 Deng Naiyang, Tian Yingjie. New method of data mining:support vector machines . Beijing:Science Publishing Company,2004(in Chinese) [8] 王晓丹,王积勤. 支持向量机训练和实现算法综述[J]. 计算机工程与应用,2004(13):75-78 Wang Xiaodan, Wang Jiqin. A survey on support vector machines training and testing algorithms[J].Computer Engineering and Applications,2004(13):75-78(in Chinese)
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-10-10
  • 网络出版日期:  2006-08-31

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