基于矩不变量和神经网络识别三维物体

• 作 者: 苑惠娟 孙樵 尹双 于晓洋
• 机 构: 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
• 出 处: 黑龙江大学自然科学学报
• 发表日期: 2011年02期
• 关键词: 三维物体识别 矩不变量 LVQ神经网络 特征向量 three-dimensional object recognition moment invariants
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（61071051）, 黑龙江省自然科学基金资助项目（F201020）, 黑龙江省教育厅计划项目（11551102）, 哈尔滨理工大学优秀学科带头人支持计划项目

三维物体识别是计算机视觉的重要研究课题,广泛应用于工业和军事等领域。目前大多数识别方法,只能由某个特定角度的二维图像识别三维物体。采用矩不变量与神经网络相结合的方法实现三维物体的识别。使样本物体绕z轴旋转,间隔一定角度拍摄一幅图像(最大间隔角度不超过30度),得到一系列样本物体图像。计算这些图像的矩不变量并作为其特征向量,并且应用LVQ神经网络进行训练,从而实现三维物体的识别。实验结果表明,这种方法能够从不同角度的图像识别三维物体。