基于灰度图像二维Gabor滤波的目标识别
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摘要
提出了一种基于灰度图像的Gabor滤波器识别方法.该方法首先采用Gabor小波滤波器组处理灰度目标图像,并在此基础上采用主元分析法(PCA)提取图像特征,然后结合支持向量(SVM)方法将区域内图像匹配问题转化为分类问题来识别目标物体.仿真实验结果表明,该算法能使移动机器人达到92%以上的识别率,并可满足约8 fps的实时图像处理要求.
A recognition method of Gabor filter based on gray image has beenproposed.According to themethod,Gabor wavelet filter bank has firstly been usedto process grayscale target image,and on this basis the principal component analysis(PCA)been used to extract image features, and then combined with support vector machines(SVM) method, the area within the image matching problem is transformed into a classification problem to identify the target object. The experiment results indicate that mobile robots can reach recognition rate of more than 92% and meet the requirements of speed of real-time image processing of 8 fps.The method can realize rapid and accurate target recognition of mobile robot under gray level image.
A recognition method of Gabor filter based on gray image has beenproposed.According to themethod,Gabor wavelet filter bank has firstly been usedto process grayscale target image,and on this basis the principal component analysis(PCA)been used to extract image features, and then combined with support vector machines(SVM) method, the area within the image matching problem is transformed into a classification problem to identify the target object. The experiment results indicate that mobile robots can reach recognition rate of more than 92% and meet the requirements of speed of real-time image processing of 8 fps.The method can realize rapid and accurate target recognition of mobile robot under gray level image.
引文
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