本文選題：計算機視覺 + 深度學(xué)習(xí)��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：視覺識別技術(shù)是機器人能夠與人類協(xié)同工作的的核心技術(shù)之一。過去的計算機視覺系統(tǒng),在有約束的環(huán)境中表現(xiàn)良好,但不適用于復(fù)雜多變的工業(yè)環(huán)境,因此很多任務(wù)需要訓(xùn)練有素的工人來完成。近年來,基于機器學(xué)習(xí)的計算機視覺技術(shù),極大的提升了現(xiàn)實世界中的自然圖像分類的識別率。但是這些方法依賴大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)(數(shù)以百萬計的訓(xùn)練圖像),需要很長的訓(xùn)練時間(幾小時到幾天),使這些機器學(xué)習(xí)算法不適用于實時的通用機器人。本課題使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行物體識別任務(wù)(識別給定圖像中的物體)。為了避免長時間的復(fù)雜訓(xùn)練,我們將捕獲的圖像輸入預(yù)訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,并將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出作為表征圖像中目標的特征向量。首先利用攝像機對目標進行跟蹤,再將特征向量序列存儲在內(nèi)存中,最后用支持向量機對特征進行訓(xùn)練,從而實現(xiàn)對目標的分類。支持向量機可以在較短的訓(xùn)練時間內(nèi)進行訓(xùn)練,從而滿足實時性要求。本文測試了上述視覺系統(tǒng)在現(xiàn)實世界室內(nèi)環(huán)境中的識別率。利用攝像機和運動檢測,設(shè)計的系統(tǒng)可以跟蹤在視野中顯示的物體。如果用戶啟動了學(xué)習(xí)模式,系統(tǒng)將為這個新對象訓(xùn)練一個新的支持向量機。如果用戶啟動了預(yù)測模式,系統(tǒng)會基于已經(jīng)訓(xùn)練過的模型猜測對象的身份。本文也研究了僅使用視覺反饋對對象進行分類的可能。系統(tǒng)會檢查給定對象的特征向量與任何已知的目標特征向量的特征向量之間相似性,相似性通過測量兩者之間的歐氏距離得到。最后,我們使用標準數(shù)據(jù)庫測試提出的算法,并與其它數(shù)據(jù)庫對比。
[Abstract]:Visual recognition is one of the core technologies in which robots can work together with human beings. In the past, computer vision systems performed well in constrained environments, but not in complex and volatile industrial environments, so many tasks required trained workers to complete. In recent years, computer vision technology based on machine learning has greatly improved the recognition rate of natural image classification in the real world. However, these methods rely on a large amount of training data (millions of training images, which require a long training time (hours to days), so that these machine learning algorithms are not suitable for real-time general-purpose robots. In this paper, we use convolution neural network to recognize objects in a given image. In order to avoid the complicated training for a long time, we input the captured images into the pre-trained convolution neural network and take the output of the convolutional neural network as the feature vector to represent the target in the image. Firstly, the target is tracked by the camera, then the feature vector sequence is stored in memory. Finally, the feature is trained by support vector machine (SVM) to realize the classification of the target. Support vector machine (SVM) can be trained in a short time to meet the real-time requirements. This paper tests the recognition rate of the vision system in the real world indoor environment. With camera and motion detection, the designed system can track objects displayed in the field of vision. If the user starts learning mode, the system will train a new support vector machine for the new object. If the user starts the prediction mode, the system will guess the identity of the object based on the trained model. This paper also studies the possibility of only using visual feedback to classify objects. The system checks the similarity between the Eigenvectors of a given object and any known target Eigenvectors. The similarity is obtained by measuring the Euclidean distance between them. Finally, we use the standard database to test the proposed algorithm and compare it with other databases.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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本文編號：1797741