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基于機(jī)器視覺的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2018-04-21 18:20

  本文選題:機(jī)器視覺 + Fisher判別準(zhǔn)則。 參考:《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期


【摘要】:提出了一種基于機(jī)器視覺的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)多目標(biāo)識(shí)別的方法.該方法首先根據(jù)前后幀之間像素的變化,分割出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和樣本圖像,然后使用Gabor濾波器提取圖像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判別準(zhǔn)則分類識(shí)別,將得到的分類識(shí)別結(jié)果自動(dòng)標(biāo)注在輸出圖像中,并且將其連續(xù)輸出,便能獲得已經(jīng)識(shí)別完成的輸出視頻.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在多個(gè)動(dòng)態(tài)目標(biāo)的情況下,綜合運(yùn)用Gabor特征與幀間差分法的動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別方法能準(zhǔn)確檢測(cè)到動(dòng)態(tài)目標(biāo)區(qū)域,并能準(zhǔn)確分類、識(shí)別和標(biāo)注.
[Abstract]:A real-time dynamic multi-target recognition method based on machine vision is proposed. In this method, the moving object and the sample image are segmented according to the pixel changes between the two frames, and then the feature vector is obtained by using Gabor filter to extract the feature of the image. Finally, the Fisher discriminant criterion is used for classification and recognition. The result of classification recognition is automatically tagged into the output image, and the output video can be obtained by continuous output. The experimental results show that the dynamic target recognition method based on Gabor feature and inter-frame difference method can accurately detect the dynamic target region and can be accurately classified, recognized and annotated under the condition of multiple dynamic targets.
【作者單位】: 杭州電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】:浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY17F030022) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61175093,61503108)
【分類號(hào)】:TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1783595

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