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基于廣義典型相關(guān)分析的仿射不變特征提取方法:該文結(jié)合廣義典型相關(guān)分析(GCCA)理論，提出了一種新的圖像仿射不變特征提取方法。首先，基于多尺度自卷積變換(MSA)構(gòu)造了一組新的變換量—多尺度自卷積熵(MSAE)。然后證明了該熵具有仿射不變性；再利用GCCA將MSA和MSAE變換值作為兩種特征進行融合，得到具有更豐富圖像信息的組合特征。最后利用MSA，MSAE和組合特征，結(jié)合最近距離分類器分別對視點變換圖像以及加噪聲、加部分遮擋視點變換圖像進行分類識別實驗。結(jié)果表明，組合特征得到了最高的正確識別率，MSAE次之，MSA最低。
關(guān)鍵詞：圖像識別；多尺度自卷積；多尺度自卷積熵；特征融合；仿射不變性
關(guān)鍵詞：圖像識別；多尺度自卷積；多尺度自卷積熵；特征融合；仿射不變性
仿射
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