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基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法
引用本文:宋丹,唐林波*,赵保军. 基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法[J]. 电子与信息学报, 2013, 0(6)
作者姓名:宋丹  唐林波*  赵保军
作者单位:北京理工大学信息与电子学院 北京 100081
摘    要:针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM).通过提取多尺度金字塔梯度图像的 HOG 特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面 HOG 栅格拓展至3维 HOG 栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维 HOG 栅格映射为2维 HOG 仿射栅格,最后对仿射栅格内的 HOG 特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的.多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D 视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于 HOG+SVM算法.

关 键 词:目标识别  仿射变换  梯度方向直方图特征  仿射栅格  视角变化  支持向量机

The Object Recognition Algorithm Based on Affine Histogram of Oriented Gradient
Abstract:
Keywords:Object recognition  Affine transformation  Histograms of Oriented Gradients (HOG) feature  Affine grid  Perspective changes  Support Vector Machine (SVM)
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