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提出了一种基于灰度模板匹配与奇异值分解相结合的目标识别复合算法,并在目标搜索过程中采用了先粗匹配后细匹配的匹配方法,使得匹配速度和精确性大幅度提高;同时算法中消除了光线、目标大小变化等对模板匹配的影响;最后通过实验验证了该算法的实用性,取得了比较理想的实验效果。
基于奇异值特征的目标识别复合算法
【摘 要】
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提出了一种基于灰度模板匹配与奇异值分解相结合的目标识别复合算法,并在目标搜索过程中采用了先粗匹配后细匹配的匹配方法,使得匹配速度和精确性大幅度提高;同时算法中消除了光线、目标大小变化等对模板匹配的影响;最后通过实验验证了该算法的实用性,取得了比较理想的实验效果。
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2005年15期
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