基于矩-傅里叶描述子人脸图像识别

本文介绍了在Radon变换下的图像矩特征的抽取方法,并得到图像的矩特征矩阵;进而对矩特征矩阵按行向量进行傅里叶交换组成矩-傅里叶描述子特征矩阵,采用矩阵的加权欧氏距离作为人脸图像的匹配识别的算法,产生较好的结果。

矩傅立叶描述子矩阵及其在模式识别中的应用

通过对基于形状的模式识别问题研究现状的探讨,在以前人们研究成果的基础上,提出了一种新的形状描述子——矩傅立叶描述子矩阵(Moment Fourier Descriptor Matrix:MFDM),它能够描述一些由非闭合区域组成的复杂形状物体,且表现为相对与图像的平移、尺度变化和旋转的不变量,因此可以用于一些复杂形状物体的识别,如文字。