基于知識的目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，自動目標(biāo)識別和跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為圖象處理和計算機(jī)視覺領(lǐng)域非常活躍的一個課題，在民用和軍事領(lǐng)域應(yīng)用中起到了越來越重要的作用。不變特征對于同類目標(biāo)的各種狀態(tài)具有很好的數(shù)值穩(wěn)定性，使其在各種目標(biāo)識別方法中成為非常關(guān)鍵的步驟；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為自動目標(biāo)識別和跟蹤提供了新的途徑，使得識別和跟蹤的過程具有智能性；近年來硬件上的迅速發(fā)展也為實時跟蹤系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了可能性。本文針對傳統(tǒng)的統(tǒng)計模式識別方法的局限性，研究了基于不變矩特征和

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)了一個硬件系統(tǒng)。
　　本文作了以下幾方面研究：
　　首先研究了目標(biāo)不變特征的提取，本文選用對于目標(biāo)幾何變換具有良好穩(wěn)定性的不變矩作為特征。闡述了矩的基本概念，包括幾何矩的定義和各種幾何變換等；研究了各種不變矩，包括對連續(xù)圖象具有不變性的傳統(tǒng)不變矩，對離散圖象具有不變性的離散不變矩，和對邊緣圖象具有不變性的邊界矩等；證明了Hu矩的不變性，并在此基礎(chǔ)上提出了一個構(gòu)造不變矩的通式，構(gòu)造了

3、幾個新的不變矩。通過實驗驗證了新構(gòu)造不變矩的不變性，并比較了區(qū)域矩與邊界矩的性能。
　　然后研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)過程等；針對它的局限性，提出了一些有益的改進(jìn)以提高其性能。對網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量進(jìn)行討論，提出了在輸入網(wǎng)絡(luò)之前對特征進(jìn)行選擇的思想。利用選擇后的不變矩作為目標(biāo)的不變特征，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，對幾類目標(biāo)進(jìn)行了識別，達(dá)到了很好的識別效果。
　　最后在前面理論研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了一個目標(biāo)跟蹤系