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基于修正不变矩和范数的物体特征识别方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60475021);河南省杰出青年基金项目(0412000400)
中文摘要:

为了快速而准确地识别出不同类的物体,提出基于修正不变矩和最小范数的物体识别方法,提取物体的不变矩和圆形度特征,利用泛函分析中的范数理论对不同形状的物体进行识别,方法简单,识别速度快,并且识别率较高.仿真结果表明该方法对物体的平移、旋转、缩放都具有不变性,从而验证了该方法的有效性.

英文摘要:

In order to recognise various objects fleetly and accurately, objects recognition based on modified invariant moments and mini-norm is proposed in the paper, the features such as invariant moments, and rotundity are extracted, and objects of different shapes are recognised by using norm theory of functional analysis. The method is simple, recognition is rapid,and the recognition rate is very high. The simulation results demonstrate that the method is invariant to the translation, rot.ating and scale of objects. So the efficiency is proved in the paper.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909