基于组合矩不变量特征的BP神经网络分类器

本文通过研究特生的性质，在传统的７个矩不变量的基础上，提出了５个组合矩不变量一完成对目标特征的描述，为完成对三维物体的识别，这里采用三层的ＢＰ神经网作为分类器，其输入特征为上述组合矩不变量。文中对三类目标在各种姿态下的矩特征分布的情况进行了研究，并将神经网分类器和最小距离分类器的分类性能作了比较。