【摘 要】
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研究三维物体识别问题，摄像机从不同角度拍摄三维物体，获取的三维物体图像变化比较大，传统方法采用单一特征或简单多特征难以正确描述三维物体，导致三维物体识别的准确率较低。为
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研究三维物体识别问题，摄像机从不同角度拍摄三维物体，获取的三维物体图像变化比较大，传统方法采用单一特征或简单多特征难以正确描述三维物体，导致三维物体识别的准确率较低。为了提高三维物体识别准确率，提出一种多特征和支持向量机相融合的三维物体识别方法。首先分别提取三维物体的颜色特征、纹理特征和不变矩特征，然后采用主成分分析消除各特征间的冗余信息，最后采用支持向量机建立三维物体识别模型。采用三维物体图像数据库COIL-100进行测试实验，结果表明，相对于传统识别方法，改进方法不仅提高了三维物体识别准确率，同时加快
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