基于稀疏表示的轮廓识别方法

摘要：

本文给出一个采用光电传感器组成的稀疏图像采集系统,并结合压缩传感理论设计了一种基于稀疏表示的轮廓识别方法.该方法首先把收集到的不同类型物体轮廓作为训练和测试样本,然后构造归一化样本矩阵,对应CS理论中的基函数,最后采用l1范数最小化算法求解测试信号对应的稀疏表示系数,根据对应基函数上所得系数的稀疏性对测试信号分类.数值仿真和现场实验结果表明:该方法对不同类型物体轮廓具有很好的分类效果;对同一类型物体不同角度、速度和姿态的样本分类具有良好的鲁棒性.

关键词： 轮廓识别 稀疏表示 压缩传感 鲁棒性

作者: 查长军 孙南 张成 韦穗

作者单位: 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;合肥学院电子信息与电气工程系,合肥230601 73101部队,徐州221008 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 243-246

在线出版日期: 2012-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）