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摘要:
在实际成像条件下,运动中的三维目标,其投影形状(Silhouette)是变化的,因而其可识别性也处于变动中.为了应对这类困难情况,本文定义了模式的动态特征空间和模式的动态可识别性等概念.讨论了建立多尺度三维目标特性视图特征模型的必要性,以及将目标运动特性一般约束用于目标序列图像识别的合理性.据此,提出了处理三维目标运动图像序列的多尺度智能递推识别方法(MUSIRR).构造了一种混合神经网络和逻辑决策模块的智能识别器,BP神经网和RBF网用作识别器的基本构成单元.在训练阶段,该识别器使用目标的多尺度二值特性视图模型的规则矩不变量为样本特征向量.在识别阶段,算法在递推识别序列目标图像过程中,充分利用了目标姿态不会突变以及有关成像过程的合理约束,达到了提高识别率目的.与文献中的基于单尺度特性视图的三维目标识别方法相比,本文的方法训练过程简单,只需较少的目标特性视图模型样本,不仅能处理单帧图像,更能有效处理序列图像.对几类飞机目标的大规模模拟实验结果证实了本文方法的合理性和有效性.
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文献信息
篇名 三维运动目标的多尺度智能递推识别新方法
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 三维目标识别 运动目标识别 动态特征空间 动态可识别性 规则矩不变量 多尺度特征模型 计算机视觉 模式识别
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 长论文
研究方向 页码范围 641-658
页数 18页 分类号 TP3
字数 10080字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张天序 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 184 3360 30.0 49.0
5 冯军 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 28 119 6.0 9.0
6 翁文杰 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 4 32 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
三维目标识别
运动目标识别
动态特征空间
动态可识别性
规则矩不变量
多尺度特征模型
计算机视觉
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导