?????????圖像特征識(shí)別的方法及其技術(shù)實(shí)現(xiàn)系當(dāng)前模式識(shí)別研究領(lǐng)域中最為熱門的研究課題之一。本文針對(duì)NMI（歸一化轉(zhuǎn)動(dòng)慣量）特征識(shí)別、不變矩特征識(shí)別和比例特征識(shí)別三種圖像特征識(shí)別方法，通過實(shí)驗(yàn)分析了該三種識(shí)別方法的縮放不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、平移不變性以及不同物體之間的特征差異。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示NMI 特征識(shí)別方法具有最佳的識(shí)別效果和最快的處理速度。
關(guān)鍵詞特征識(shí)別 NMI 特征 不變矩特征 比例特征 RST 不變性
?????????目標(biāo)的圖像識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于跟蹤、制導(dǎo)和監(jiān)控等各個(gè)領(lǐng)域。在目標(biāo)識(shí)別算法中，最為關(guān)鍵的是目標(biāo)特征的提取。一般地說，目標(biāo)特征的提取以提取目標(biāo)的物理特征為主，包括目標(biāo)的形狀特征、灰度分布特征、運(yùn)動(dòng)特征以及圖像序列特征等。目標(biāo)的不變特征既要保證目標(biāo)在縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等情況下的特征不變性，又要對(duì)不同物體具有明顯的特征差異并能夠進(jìn)行良好的區(qū)分。
?????????到目前為止，識(shí)別算法已有多種，包括相關(guān)法、模板識(shí)別法、不變矩法、投影法等。而以目標(biāo)不變特征為識(shí)別基礎(chǔ)的則有NMI 特征識(shí)別、不變矩特征識(shí)別以及比例特征識(shí)別。NMI 特征識(shí)別是以計(jì)算圖像的歸一化轉(zhuǎn)動(dòng)慣量（Normalized Moment of Inertia）為不變特征進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的方法；不變矩特征識(shí)別則是通過計(jì)算圖像的7 個(gè)不變矩進(jìn)行匹配尋找目標(biāo)的方法；比例特征識(shí)別則是提取圖像的形狀因子并以此進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別的方法。以上三種特征識(shí)別方法對(duì)于目標(biāo)識(shí)別具有不同的識(shí)別效果和處理速度。本文針對(duì)上述三種特征識(shí)別方法，通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行分析和比較。