一種模板選取算法
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標簽:目標識別(10402)
圖像識別作為圖像處理與模式識別領域的一個重要研究方向,在指紋識別、人臉識別、醫學影像、無人駕駛等領域得到了非常廣泛的應用,圖像識別技術越來越多地滲透到日常生活中心。但不同的圖像中目標形態變化較大,這給目標識別帶來了較大難度。在圖像識別中,圖像特征是實現正確識別的關鍵。
為提高目標識別的精確度和速度,提出一種模板選取算法。利用訓練樣本圖像的標記信息,使屬于不同類的局部神經反應盡量分開,屬于同一類的局部神經反應盡量靠近,以減少模板集合中的冗余,并得到數目較少且具有較強判別能力的模板。實驗結果表明,與隨機選取算法相比,該模板選取算法可以在保證精確度的前提下明顯提高目標識別的效率。
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