摘要
寻找相对于尺度、平移、旋转不变的小波不变量是现今多尺度分析在模式识别中应用的关键性问题。利用统计量的不变矩理论是一种在理论、应用上都比较成熟的识别方法。本文利用对信号某一尺度的小波逼近系数对矩的表达将两种方法联系起来,从而给出了一种小波视觉不变量。在得到了比较完善的理论结果的基础上,作者指出:该方法在实际应用中将受到物体大小、吉布斯现象等的局限,而从粗至细的多尺度分析的思想正是造成这种局限的根本原因。
It's a key problem to search for wavelet invariants in multiresolution analysis. On the other hand, the method of moment invariants is fully developed both in theory and practice. We combine two fields by expressing the moment through the coefficients of wavelet approximation. After wavelet invariants have been given in theory, we point out its limitation by object's size & Gibbs effection in application
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
1995年第3期179-187,共9页
Pattern Recognition and Artificial Intelligence
关键词
多尺度分析
小波不变量
模式识别
Vision invariants, Multiresolution Analysis, Smoothness, Gibbs Phenomenon.
