基于LBP特征的多视点目标分辨技术研究

• 作者: 孙维亚 陈科仲 李忠新 吴志林
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 关键词: 光电感知系统 目标分辨 多视点 Haar 局部二值模式
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.09.008

摘要

在未来作战战场中,不同视点的应用相对单一视点具有更好的灵活性,对战争走向的获取、分析更为全面.文中提出一种针对未来作战战场,不同视点下单兵进行目标分辨的方法,分析了该场景下的主要问题和难点,设计了采用光电感知系统采集视点中的目标,利用Haar-like算法提取视点中目标的ROI区域坐标,将此提取结果作为目标特征算子的计算范围并利用LBP(local binary pattern,局部二值模式)特征算法进行纹理计算,最后根据目标一致性判断依据进行目标分辨的试验.试验结果表明:利用Haar-like算法和LBP算法能够有效实现目标区域坐标的提取和多视点的目标分辨,并针对Haar-like算法和LBP算法组合检测的识别精度和该方法的判断有效性分别进行测试,测试结果表明该组合算法的识别精度明显提升,且该方法的正确分辨率达到86.7％.