文件名称:论文研究-基于证据理论融合多特征的物体识别算法.pdf
文件大小:707KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-01 05:21:07
论文研究
为了提高物体的识别正确率,提出一种基于证据理论融合多特征的物体识别算法。提取物体图像的颜色直方图和尺度不变特征,采用极限学习机建立相应的图像分类器,根据单一特征的识别结果构建概率分配函数,并采用证据理论对单一特征识别结果进行融合,得出物体的最终识别结果,采用多个图像数据库对算法有效性进行测试。测试结果表明,该算法不仅提高了物体的识别率,而且加快了物体识别的速度,具有一定的实际应用价值。