Visual pattern recognition by moment invariants

In this paper a theory of two-dimensional moment invariants for planar geometric figures is presented. A fundamental theorem is established to relate such moment invariants to the well-known algebraic invariants. Complete systems of moment invariants under translation, similitude and orthogonal tran...

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Bibliographic Details
Published in	I.R.E. transactions on information theory Vol. 8; no. 2; pp. 179 - 187
Main Author	Ming-Kuei Hu
Format	Journal Article
Language	English
Published	The Institute of Radio Engineers, Inc 01.02.1962
Subjects	Artificial intelligence Bibliographies Character recognition Decision theory Distribution functions Information theory Pattern recognition Senior members Shape
Online Access	Get full text
ISSN	0096-1000
DOI	10.1109/TIT.1962.1057692

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Abstract	In this paper a theory of two-dimensional moment invariants for planar geometric figures is presented. A fundamental theorem is established to relate such moment invariants to the well-known algebraic invariants. Complete systems of moment invariants under translation, similitude and orthogonal transformations are derived. Some moment invariants under general two-dimensional linear transformations are also included. Both theoretical formulation and practical models of visual pattern recognition based upon these moment invariants are discussed. A simple simulation program together with its performance are also presented. It is shown that recognition of geometrical patterns and alphabetical characters independently of position, size and orientation can be accomplished. It is also indicated that generalization is possible to include invariance with parallel projection.
AbstractList	In this paper a theory of two-dimensional moment invariants for planar geometric figures is presented. A fundamental theorem is established to relate such moment invariants to the well-known algebraic invariants. Complete systems of moment invariants under translation, similitude and orthogonal transformations are derived. Some moment invariants under general two-dimensional linear transformations are also included. Both theoretical formulation and practical models of visual pattern recognition based upon these moment invariants are discussed. A simple simulation program together with its performance are also presented. It is shown that recognition of geometrical patterns and alphabetical characters independently of position, size and orientation can be accomplished. It is also indicated that generalization is possible to include invariance with parallel projection.
Author	Ming-Kuei Hu
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