【摘 要】
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自然物体的检测与识别是机器视觉以及模式识别的重要任务。由于自然物体形状的多样性与柔性以及视觉判别的复杂性,使基于计算机的自然形状物体的准确检测与识别变得比较困难。提出了基于多模板子空间的支持向量机(SVM)多类自然形状识别方法。利用广义Hough变换表示自然形状物体轮廓,针对每个类别通过训练得到多个匹配模板;检测时利用多模板最近邻相关匹配进行粗检测,使用支持向量机进行分类。在相关匹配限定的子空间内
【机 构】
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燕山大学,通信电子工程系,河北,秦皇岛,066004
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自然物体的检测与识别是机器视觉以及模式识别的重要任务。由于自然物体形状的多样性与柔性以及视觉判别的复杂性,使基于计算机的自然形状物体的准确检测与识别变得比较困难。提出了基于多模板子空间的支持向量机(SVM)多类自然形状识别方法。利用广义Hough变换表示自然形状物体轮廓,针对每个类别通过训练得到多个匹配模板;检测时利用多模板最近邻相关匹配进行粗检测,使用支持向量机进行分类。在相关匹配限定的子空间内收集训练样本,有效地降低了训练样本数目。实验结果证明所提出的自然形状检测与识别方法是十分有效的,大大改进
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