【摘要】：康復(fù)機(jī)器人通過視覺系統(tǒng)感知外部環(huán)境,將視覺信息反饋給控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)康復(fù)機(jī)器人導(dǎo)航定位以及機(jī)械手臂對(duì)任務(wù)目標(biāo)的識(shí)別和操控,以輔助殘疾人完成日常生活中的各種行為功能。康復(fù)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別方法研究是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人感知外部環(huán)境以及機(jī)器人操控的關(guān)鍵問題。目標(biāo)特征提取與匹配是目標(biāo)識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)。提取對(duì)視角、尺度、旋轉(zhuǎn)和光照具不變性的圖像局部特征,對(duì)于復(fù)雜背景下目標(biāo)識(shí)別的最終效果有著決定性的影響。同時(shí),圖像局部特征提取準(zhǔn)確度直接影響康復(fù)機(jī)器人攝像機(jī)標(biāo)定以及視覺系統(tǒng)對(duì)任務(wù)目標(biāo)的姿態(tài)估計(jì)。針對(duì)康復(fù)機(jī)器人用戶對(duì)象是殘疾人,康復(fù)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別的另一個(gè)主要工作是視覺系統(tǒng)對(duì)用戶人臉信息的識(shí)別。本文根據(jù)康復(fù)機(jī)器人FRIENDⅢ研制需求,圍繞基于圖像局部特征的康復(fù)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別方法關(guān)鍵問題展開研究,論文的主要研究工作如下:1研究了康復(fù)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別的主要任務(wù)。概述了機(jī)器人視覺目標(biāo)識(shí)別方法的關(guān)鍵問題。對(duì)比了基于全局信息和基于局部特征的目標(biāo)識(shí)別圖像處理算法,依次分析了典型的目標(biāo)特征提取方法,特征描述符構(gòu)建以及圖像特征匹配策略。2提出了基于快速SIFT算法的目標(biāo)識(shí)別方法。SIFT算法存在的主要不足是高維數(shù)的SIFT特征描述符計(jì)算復(fù)雜,造成算法實(shí)時(shí)性較差。為簡化算法計(jì)算復(fù)雜程度,同時(shí)保證不損失正確匹配特征,首先構(gòu)建目標(biāo)圖像尺度空間,提取SIFT特征點(diǎn)時(shí)將其按大小分類,然后擴(kuò)展SIFT角度屬性,由SIFT特征點(diǎn)子區(qū)域方向直方圖計(jì)算得到4個(gè)新角度,代表特征點(diǎn)方向信息,最后在特征匹配時(shí),根據(jù)SIFT特征點(diǎn)角度信息以及大小來限制特征點(diǎn)匹配范圍,簡化算法復(fù)雜程度,得到快速SIFT算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用快速SIFT算法有效提高了特征匹配效率。3為了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景下目標(biāo)識(shí)別的穩(wěn)定性,在快速SIFT算法基礎(chǔ)上,提出了基于圖像尺度因子的SIFT特征匹配方法�？祻�(fù)機(jī)器人FRIENDⅢ的視覺系統(tǒng)主要任務(wù)之一在視覺傳感器發(fā)生視角變化、目標(biāo)局部遮擋、旋轉(zhuǎn)、以及光照變化等復(fù)雜背景下進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,但是復(fù)雜背景下能夠獲取的SIFT特征點(diǎn)數(shù)目減少,識(shí)別準(zhǔn)確率降低。通過計(jì)算目標(biāo)圖像和待識(shí)別圖像之間的尺度因子,在尺度因子約束條件下進(jìn)行目標(biāo)特征匹配,有效的保證了正確匹配數(shù)量,同時(shí)將最近鄰和次近鄰特征點(diǎn)距離限定在一個(gè)特定范圍查詢,減小其比值,有效地恢復(fù)被錯(cuò)誤排除的正確匹配,保證了復(fù)雜背景下目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率。4提出了一個(gè)基于擴(kuò)展SIFT特征點(diǎn)的閉環(huán)模糊控制方法。分別提取原目標(biāo)圖像與待識(shí)別目標(biāo)圖像的極大特征值點(diǎn)與極小特征值點(diǎn),進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)匹配,將每一個(gè)仿射變換與單位矩陣的差異傳遞給模糊控制器,用于改進(jìn)匹配結(jié)果。應(yīng)用Mamdani模糊控制器,采用三角模型函數(shù)和梯形模型實(shí)現(xiàn)模糊化,通過康復(fù)機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn)分析,構(gòu)建合理的模糊規(guī)則表,采用質(zhì)心逆模糊化方法,最終實(shí)現(xiàn)基于擴(kuò)展SIFT特征點(diǎn)的閉環(huán)模糊控制目標(biāo)識(shí)別優(yōu)化策略。5進(jìn)行了康復(fù)機(jī)器人視覺系統(tǒng)目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)與攝像機(jī)標(biāo)定研究。在閉環(huán)模糊控制策略的基礎(chǔ)上,對(duì)機(jī)器人目標(biāo)圖像進(jìn)行目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)實(shí)驗(yàn),通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)從圖像信息中獲取三維空間物體幾何信息,通過計(jì)算攝像機(jī)成像幾何模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)康復(fù)機(jī)器人視覺系統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定。研究了基于圖像的康復(fù)機(jī)器人視覺伺服方法。6提出了Adaboost算法與改進(jìn)SIFT方法融合的機(jī)器人用戶人臉信息識(shí)別方法�？祻�(fù)機(jī)器人FRIENDⅢ的視覺伺服系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)采集用戶人臉信息,通過基于Haar-like人臉特征的Adaboost機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行人臉檢測(cè),再通過改進(jìn)SIFT算法提取人臉局部特征,實(shí)現(xiàn)在光照、表情、姿態(tài)發(fā)生變化情況下的人臉識(shí)別。采用SIFT算法進(jìn)行人臉識(shí)別不需要對(duì)人臉圖像規(guī)范化,也不需要訓(xùn)練樣本,同時(shí)改進(jìn)SIFT算法,從速度和魯棒性方面優(yōu)化算法,滿足視覺系統(tǒng)對(duì)用戶人臉識(shí)別的要求。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：2254284