【摘 要】
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该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了
【基金项目】
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国家自然科学基金(60773172);江苏省博士后基金(AD41158)资助课题
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该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了该熵具有仿射不变性;再利用GCCA将MSA和MSAE变换值作为两种特征进行融合,得到具有更丰富图像信息的组合特征。最后利用MSA,MSAE和组合特征,结合最近距离分类器分别对视点变换图像以及加噪声、加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验。结果表明,组合特征得到了最高的正确识别率,MSAE次之,MSA最低。
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