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Zernike矩因具有正交性和旋转、平移、尺度不变性被广泛应用于模式识别特别是图像分析领域. 伪Zernike矩与Zernike矩相比, 具有更多的特征向量以及更强的抗噪声能力. 但在求伪Zernike矩时, 计算复杂性很大. 针对该问题, 在Chong和Xia等人对伪Zernike多项式的研究基础上, 结合Clenshaw递推公式, 提出了一种改进的快速求解算法. 实验结果表明, 改进后的方法在CPU的时间耗费上有较大的改善, 并初步将其应用于人脸识别中, 在训练和识别的时间上, 获得了较好的效果. 相似文献
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为了有效地利用伪Zernike矩进行图像分析和模式识别,针对传统伪Zernike矩快速计算方法在计算伪Zernike矩时复杂度大的问题,提出一种改进的伪Zernike矩快速计算方法.该方法利用Clenshaw递推公式实现了伪Zernike矩多项式求和的快速计算.初步实验结果表明:在计算指定阶伪Zernike矩时,文中方法比传统伪Zernike矩快速计算方法需要更少的CPU时间;在人脸特征的提取及识别方面,文中方法的识别率比传统的主成分分析方法约高5%,而特征提取需要的平均时间为1.2 s. 相似文献
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