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本文基于雙樹復數小波變換的多尺度、多方向選擇特性，對Jim Mutch 提出的視覺信息處理模型進行改進。改進后算法大大提高了運算速度，同時獲得的特征向量具有尺度、旋轉和平移不變性。最后，利用支持向量基進行分類識別。Caltech101 人臉數據庫的實驗結果表明，該方法能夠取得較好的分類效果。
關鍵字：視覺信息處理；HMAX 模型；支持向量機
Abstract: This paper advances Jim Mutch’s proposed model, based on the multi-size and multi-orientation selecting trait of dual-tree complex wavelet translation. It improves the speed. And feature vector, that is size-invariant, rotating invariant and position invariant, can be obtained. Finally, support vector machine is used to classify. The result of the experiment on Caltech101 face images indicates that the proposed method has good classification performance.
Key words: visual information processing; HMAX model; support vector machine
關鍵字：視覺信息處理；HMAX 模型；支持向量機
Abstract: This paper advances Jim Mutch’s proposed model, based on the multi-size and multi-orientation selecting trait of dual-tree complex wavelet translation. It improves the speed. And feature vector, that is size-invariant, rotating invariant and position invariant, can be obtained. Finally, support vector machine is used to classify. The result of the experiment on Caltech101 face images indicates that the proposed method has good classification performance.
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