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相位特征在三维物体识别中的应用

申金媛 李现国 常胜江 张延炘

相位特征在三维物体识别中的应用

申金媛, 李现国, 常胜江, 张延炘
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  • 提出利用物体的相位特征联合神经网络的方法对透明半透明三维物体进行识别.首先利用波长扫描数字全息技术和数字再现技术提取物体的相位特征,然后将物体的这些相位特征作为学习模式训练一个BP神经网络,最后利用训练好的网络对三维物体进行识别.实验表明,对于具有小尺度变化的透明半透明三维物体识别,该方法的正确识别率为100%.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:60277022),河南省杰出青年基金,教育部留学回国人员科研启动基金,博士点基金(批准号:20030055022)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2004-12-07
  • 修回日期:  2005-03-21
  • 刊出日期:  2005-11-20

相位特征在三维物体识别中的应用

  • 1. (1)南开大学现代光学研究所,光电信息技术科学教育部重点实验室,天津 300071; (2)郑州大学信息工程学院,郑州 450052
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:60277022),河南省杰出青年基金,教育部留学回国人员科研启动基金,博士点基金(批准号:20030055022)资助的课题.

摘要: 提出利用物体的相位特征联合神经网络的方法对透明半透明三维物体进行识别.首先利用波长扫描数字全息技术和数字再现技术提取物体的相位特征,然后将物体的这些相位特征作为学习模式训练一个BP神经网络,最后利用训练好的网络对三维物体进行识别.实验表明,对于具有小尺度变化的透明半透明三维物体识别,该方法的正确识别率为100%.

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