【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2011年第28卷第1期 242-245页,共4页

【作 者】： 王睿 ; 李言俊 ; 张科

【摘 要】 在计算机视觉问题的研究中，针对三维目标识别，可综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法，为快速目标识别，减少计算量，提出了一种红外图像中多视点目标的识别方法。首先获取各类三维目标的若干二维视图，将视图放在一起进行标准化处理并提取它们的不变特征矩。然后对每组视图的Zemike矩进行聚类；将聚类中心对应的Zemike矩作为此类飞机的特征矩，就完成了三维目特性视图的选取。识别过程中，针对实际要识别的目标，提取它的特征矩并应用支持向量机的方法进行多目标分类。测试结果表明，提出的方法较好地实现了红外图像中多角度目标的识别准确性，与传统的三维目标识别算法相比，计算量较小，是一种有效的自动目标识别算法。