基于Contourlet变换与SVM的掌纹识别

提出一种基于轮廓波(Contourlet)变换与支持向量机(SVM)的掌纹识别算法。基于积分光密度与中心矩,对掌纹图像进行光照、位置与方向的归一化,提取Contourlet变换高频子带的一阶统计特征,形成掌纹特征,利用SVM进行分类与识别。实验结果表明,与基于统计特征的掌纹识别方法相比,该算法的识别率较高。

基于正交盖氏矩和SVM的车牌字符识别

针对传统字符特征提取算法中特征不稳定的缺点,提出一种基于正交盖氏矩的特征提取方法。采用支持向量机解决车牌字符识别问题,自动寻找对分类有较好区分能力的支持向量,由此构成的分类器可以最大化类间间隔,达到正确区分类别的目的。实验结果表明,该方法对于实时视频流中的车牌识别能取得理想效果,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出优越的性能,且具有适应性强和效率高的特点。

一种基于中心矩特征的SAR图像目标识别方法

合成孔径雷达自动目标识别是目前国内外模式识别领域的重点研究课题之一。本文给出了一种内存需求小,低计算复杂度且具有较好识别性能的SAR图像目标识别方法,先通过自适应阈值分割来获得目标图像,然后提取其中心矩特征,采用SVM来进行识别。基于美国M STAR实测数据的识别试验验证了该方法的有效性。