基于Floatboost的多角度目标识别

摘要：

基于PCA、ICA的特征提取方法，研究Adaboost、Floatboost算法的多角度分类器设计问题．在对图像进行主成分分析和独立成分分析后，针对多姿态角目标识别问题，提出了角度优先粗分类的设计方法，并给出系统流程，最后，就几种特征提取和分类器算法的选取进行了比较。结果显示，基于Floatboost算法的多角度分类器在一定程度上解决了目标视角和小样本的问题，可满足系统需求，在实际应用中有较高的参考价值。

关键词： 目标识别 特征提取 多角度分类器 图像分类

作者: 郭薇 耿伯英

作者单位: 海军工程大学电子工程学院,武汉 430033

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国第19届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2008)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 907-911

在线出版日期: 2008-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）