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1、第31卷第9期计算机工程2005年5月Vol.31№9ComputerEngineeringMay2005·人工智能及识别技术·文章编号：1000—3428(2005)09—0173—03文献标识码：A中图分类号：TP391.41一种新的图像识别算法薛明东，郭立，张国宣，刘士建（中国科技大学电子科学与技术系，合肥230026）摘要：提出了一种图像的识别算法，首先对图像进行Gabor小波变换，为了解决图像中的平移、旋转、尺度不变性，以及局部遮挡问题,对滤波结果计算其4个不变矩作为反映整体形状特征的特征向量,再对提取的特征向量利用SVM算法进行图像检测，检测结果表明该算法具
2、有较好的抗噪性并能解决目标检测中的遮挡问题。最后利用弹性网格的方法对其进行识别。文中的检测和识别结果表明，多通道的Gabor滤波器对于纹理图像的特征描述比较充分，该识别算法有比较理想的鲁棒性和容错性,能得到较好的识别结果。关键词：Gabor小波变换；支持向量机；弹性匹配ANewMethodofImageRecognitionXUEMingdong,GUOLi,ZHANGGuoxuan,LIUShijian（DepartmentofElectronicScienceandTechnology,UniversityofScienceandTechnologyofChina,
3、Hefei230026）【Abstract】Thepaperintroducesasystemofimagerecognition,firstabstractimagecharactersbasedonGabortransform,thegaborwaveletisakindofmulti-resolutionrepresentationofimages.UsingGabormagnitude,Gaborfrequency,andGaborphase,theobjectimagecanberepresented.ThenusingtheSVMclassification
4、tochecktheplaneimages,thetestshowsthatthearithmeticcansolvetheproblemofimagenoiseandimagecover,andusingSVMclassificationcanbeexpandedsimplywiththetargetimage.Theimagerecognitionresultfinallyisgotbyusingtheflexiblegridmethod.TherecognitionresultshowsthatthisGaborwavelettransformcandescrib
5、etheimagecharactermorefully,andthisrecognitionsystemhasbetterrobustanderror-toleratedtoacertainextend,anditcangetthebetterclassificationandrecognitionresults.【Keywords】Gaborwavelettransform；Supportvectorsmachines；Flexiblemarching在图像处理与计算机视觉领域，图像识别是一项困难而向选择和频率选择特性。本文所采用的二维Gabor函数，它又关键的技术。
6、图像识别的算法过程包括3个部分：的脉冲响应函数表达式如下：22（1）特征提取，在某种意义上，对于目标识别任务而ìüïïéùæöæöxy//言，图像特征提取结果的好坏直接影响到目标识别的结果。G(,)xy(k,l)=expíý-+pêúç÷ç÷×exp{juéùëû(x-xii)+-v(yy)}ïïîþêúëûèøèøss一般而言，影响图像识别结果的因素主要有目标特征的选取uv==wqwqkcosl,klsin以及分类算法两个方面，其中目标特征选择的是否准确，对(1)识别结果将起至关重要的作用，对于分类算法的运算量也有wk与ql（k,lÎN）分别为调制频率与调制方向,为了
7、能识别很大的影响。由于Gabor小波变换较好地描述了生物视觉神不同比例、不同方向下的物体，选择具有6个尺度与6个方经元的感受野问题，根据特定的视觉需要可相应地调整它的向的滤波器构成一组Gabor小波滤波器以获得较为完全的响空间与频率采样特性，从而获得感兴趣的目标特征，因此应。这些滤波器由kÎ{0,--5}个频率和lÎ{0,--5}个方向来标Gabor滤波器及其在图像分类和计算机视觉方面的应用的研记。由于事先并不知道物体的尺度和方向，因此可以用这36究得到了广泛关注。个Gabor滤波器的响应来较好地描述一个物体。（2）图像检测，就是判断目标
