LVQ神经网络在三维物体识别中的应用  

LVQ Neural Network Apply in Three Dimensional Object Recognition

作　　者：苑惠娟[1] 孙樵[1] 于晓洋[1] 

机构地区：[1]哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院,黑龙江省高校测控技术与设备重点实验室,黑龙江哈尔滨150080

出　　处：《哈尔滨理工大学学报》2011年第5期97-100,共4页Journal of Harbin University of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金(61071051);黑龙江省自然科学基金(F201020);黑龙江教育厅计划项目(11551102);哈尔滨理工大学优秀学科带头人支持计划项目

摘　　要：三维物体识别已经广泛应用于工业、医疗及军事等领域,是近年来的研究热点之一.传统的识别方法是根据二维图像来识别三维物体.但摄像机从不同角度拍摄三维物体,引起三维物体的图像变化,使图像特征发生改变,这会严重影响三维物体识别的准确性.针对这个问题,本文采用矩不变量作为图像的特征向量,并且应用LVQ神经网络进行训练,实现识别三维物体.结果表明,这种方法能够从不同角度的图像识别三维物体.3D object recognition has become one research focus recently,and widely used in industrial,medical and military fields.The traditional identification method is based on 2D images to identify the 3D objects.But the images and the images＇ characteristics will change,when the camera obtains images from different angles of 3D object.So the accuracy of 3D object recognition would be seriously affected.To resolve this problem,3D object recognition is realized by using moment invariants as characteristic vectors of image,and training data using LVQ neural network.The results show that this method can identify 3D object from the images of different angles.

关 键 词：三维物体识别 LVQ神经网络 矩不变量 特征向量 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]