基于Gabor和LIOP特征的多视角目标识别

• 作 者: 常永鑫 余化鹏 徐智勇 张静 高椿明
• 机 构: 中国科学院光电技术研究所,电子科技大学光电信息学院,中国科学院大学
• 出 处: 光电工程
• 发表日期: 2014年11期
• 关键词: GABOR特征 LIOP特征 支持向量机 目标识别 Gabor feature LIOP feature SVM object recognition
• 基金项目: 国家自然科学基金（61205004）, 中科院科技创新基金资助项目（A08K001）

针对被检测目标在视角变化和遮挡时较难识别的问题,提出联合利用Gabor特征和视角变换时共有的LIOP特征对目标进行多角度识别的新算法。首先,用4个方向、16个尺度的二维Gabor滤波器组对输入图像进行滤波,得到64组含有方向信息的Gabor特征响应图,进而对相邻尺度和相应位置计算局部响应最大值,得到具有尺度及平移不变的特征向量。其次,通过几何变换算法获得不同视角下的LIOP特征向量。然后,为了降低时间复杂度,通过主成分分析算法对联合特征降维。最后,把降维后的特征向量输入支持向量机(SVM)进行训练学