论文部分内容阅读
为了对车辆目标进行识别,采用了一种基于自组织竞争网络的方法。该算法提取16个离散余弦变换描述子,6个独立的不变矩和3个区域描述子等25个平移、旋转、尺度放缩等变换下都不变的目标形状特征,把这些混合特征输入到设计的自组织竞争网络进行学习、聚类和分类,获得的分类精度高达96.15%,从而得出用自组织竞争网络进行混合特征识别,性能稳定,较单一特征提取识别精度更高。