矩的快速算法研究和不變量構(gòu)造及應(yīng)用.pdf

1、矩方法作為一種重要的圖像分析工具，在計算機視覺及模式識別領(lǐng)域里有著廣泛的應(yīng)用。最近，離散矩被頻繁的提出及應(yīng)用。離散正交矩由于不需要積分的近似化，值的動態(tài)范圍變化較小，不需要坐標空間的轉(zhuǎn)換而具有比連續(xù)矩更好的性質(zhì)。矩的應(yīng)用也非常廣泛，其一就是人臉自動識別技術(shù)。作為生物特征識別與情感計算領(lǐng)域的一個極富挑戰(zhàn)性的交叉課題，人臉自動識別一直是廣大學者致力研究的一個熱門問題。 本文主要對矩的快速算法進行研究，并對基于矩的人臉識別系統(tǒng)進行

2、了分析。其內(nèi)容包括Tchebichef矩和Krawchouk矩的快速算法，F(xiàn)ourier-Mellin矩的不變量構(gòu)造。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計以及基于主分量分析(PCA)的人臉識別方法。 首先，本文介紹常用的Legendre矩和Zemike矩。然后引入了新提出的離散矩：Tchebichef矩和Krawchouk矩及其快速算法。并對矩的不變性進行了研究。 接下來，介紹了常用的主分量分析方法。設(shè)計了基于PC