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对形状轮廓相似目标进行识别时,应用全局特征很难得到有效的鉴别结果,针对这一问题,提出了一种基于Con-tourlet、核主成分分析+Fisher线性辨别(KPCA+FLD)的特征提取方法。选取Contourlet分解后提取出来的多尺度局部特征,以加权求和的方式进行融合处理,选用KFD(KPCA+FLD)对融合后的特征进行降维,选择鉴别力强的特征。最后通过一系列的仿真实验,包括选用不同的特征提取方法、分解层次、核函数、融合权重,验证了该特征提取方法的有效性。