基于Zernike矩和SVM的不变性目标识别

摘要

在图像目标识别中,目标图像平移、尺度和旋转不变性是一个重要前提.文中采用稳定性好的低阶几何矩特征实现目标的平移、尺度不变性变换;然后利用Zemike矩提取目标的旋转不变性特征;最后在目标不变特征空间通过支持向量机(SVM)分类器实现目标识别.实验证实了算法的有效性.