[发明专利]一种基于D-S证据理论的特征融合识别方法及装置有效
| 申请号： | 201810541539.6 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108764349B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 程良伦;陈仿雄 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/50;G06V10/42;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春水;唐京桥 |
| 地址： | 510060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于D‑S证据理论的特征融合识别方法及装置，结合不变矩所具有的旋转、缩放和平移的不变性以及HOG特征，利用D_S证据理论组合不完全、不确定的优势，根据决策规则得到最终的识别，有效提高对于低质图像的识别准确度，相比于单一特征识别更具有鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 证据 理论 特征 融合 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于D‑S证据理论的特征融合识别方法，其特征在于，包括：对训练样本图像和测试图像进行几何归一化，对图像进行γ校正，对图像进行差分高斯滤波，对图像进行对比度均衡化；提取所述训练样本图像和所述测试图像的不变矩特征，并根据所述不变矩特征建立不变矩特征基本概率分配函数；提取所述训练样本图像和所述测试图像的HOG特征，并根据所述HOG特征建立HOG特征基本概率分配函数；通过改进D‑S合成规则，对所述不变矩特征基本概率分配函数和所述HOG特征基本概率分配函数进行合成，得到信任度，所述改进D‑S合成规则具体为：![]()
其中，m(C)为信任度，K为修正系数，m1(Ai)为所述不变矩特征基本概率分配函数，m2(Bj)为所述HOG特征基本概率分配函数，k＝1/K，确定满足判别规则的信度值为最终的识别结果。
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