【摘 要】
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三维物体识别已经广泛应用于工业、医疗及军事等领域,是近年来的研究热点之一.传统的识别方法是根据二维图像来识别三维物体.但摄像机从不同角度拍摄三维物体,引起三维物体的
【机 构】
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哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61071051);黑龙江省自然科学基金(F201020);黑龙江教育厅计划项目(11551102);哈尔滨理工大学优秀学科带头人支持计划项目
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三维物体识别已经广泛应用于工业、医疗及军事等领域,是近年来的研究热点之一.传统的识别方法是根据二维图像来识别三维物体.但摄像机从不同角度拍摄三维物体,引起三维物体的图像变化,使图像特征发生改变,这会严重影响三维物体识别的准确性.针对这个问题,本文采用矩不变量作为图像的特征向量,并且应用LVQ神经网络进行训练,实现识别三维物体.结果表明,这种方法能够从不同角度的图像识别三维物体.
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