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Three-dimensional color object visualization and recognition using multi-wavelength computational holography

  Articoli su Riviste JCR/ISI  (anno 2007)

Autori:  Yeom S., Javidi B., Ferraro P., Alfieri D., De Nicola S., Finizio A

Affiliazione Autori:  School of Computer and Communication Engineering, Daegu University, Jillyang, Gyeongbuk, Republic of Korea 712-714; Dept. of Electrical and Computer Engineering, U-2157, University of Connecticut Storrs, CT USA 06269-2157; CNR - Istituto Nazionale di Ottica Applicata, Via Campi Flegrei 34, 80078 Pozzuoli (NA), Italy; Istituto di Cibernetica "E. Caianiello" del CNR, Via Campi Flegrei 34, 80078 Pozzuoli (NA), Italy

Riassunto:  In this paper, we address 3D object visualization and recognition with multi- wavelength digital holography. Color features of 3D objects are obtained by the multiple- wavelengths. Perfect superimposition technique generates reconstructed images of the same size. Statistical pattern recognition techniques: principal component analysis and mixture discriminant analysis analyze multi- spectral information in the reconstructed images. Class- conditional probability density functions are estimated during the training process. Maximum likelihood decision rule categorizes unlabeled images into one of trained- classes. It is shown that a small number of training images is sufficient for the color object classification. (c) 2007 Optical Society of America.

Rivista/Giornale:  OPTICS EXPRESS
Volume n.:  15 (15)      Pagine da: 9394  a: 9402
DOI: 10.1364/OE.15.009394

*Impact Factor della Rivista: (2007) 3.709   *Citazioni: 33
data tratti da "WEB OF SCIENCE" (marchio registrato di Thomson Reuters) ed aggiornati a:  19/05/2019

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