小波矩与支持向量机在图像识别中的应用

"这篇论文探讨了基于矩特征和支持向量机(SVM)的图像识别技术，强调了小波矩在特征提取中的优势以及SVM在分类识别中的高效性能。作者包括史健芳、王哲和冯登超，分别来自太原理工大学和天津大学。文章指出，小波矩在保持图像局部和全局不变性方面优于Hu矩和Zernike矩，而支持向量机则在识别分类任务中表现出比传统神经网络更强的泛化能力。实验结果证明了该算法在图像识别中的优越性，特别是在处理相似形状物体的识别。" 在图像识别的研究中，矩特征被广泛用作特征提取的工具。Hu矩是最早提出的矩不变量，而Zernike矩则是基于正交多项式的投影，用于增强图像的表示能力。尽管这些矩特征在一定程度上展示了图像的特性，但它们在处理复杂形状或相似形状物体时可能会遇到挑战。为了解决这些问题，论文引入了小波矩，它结合了小波变换的局部性和矩的统计特性，能够同时捕捉图像的局部细节和全局结构，从而提高了识别的准确性。 支持向量机(SVM)是一种监督学习模型，基于统计学习理论，尤其适用于小样本、非线性及高维模式识别。SVM通过最大化决策边界的间隔来构建分类模型，这种模型具有很好的泛化能力，能够避免过拟合，因此在图像识别中表现优秀。论文中的实验部分可能详细描述了使用小波矩提取特征后，如何利用SVM进行分类，并对比了其他方法，证实了所提算法的有效性。 这篇研究论文贡献了一种结合小波矩和支持向量机的图像识别方法，这种方法在处理复杂和相似形状物体的识别时表现出色，且在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性。这为图像识别领域的研究提供了新的思路和技术支持，对提升自动模式识别系统的性能有着积极的影响。