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1、目標(biāo)識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。識(shí)別的關(guān)鍵在于特征,局部特征憑借其出色的穩(wěn)定性和可區(qū)分性已得到越來(lái)越多學(xué)者的重視。本文對(duì)基于局部特征幾何結(jié)構(gòu)的目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行研究,在外觀信息的基礎(chǔ)上引入幾何結(jié)構(gòu)信息,充分挖掘目標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系,以提高建模的準(zhǔn)確度。論文主要研究工作和貢獻(xiàn)如下: 1、對(duì)目前主要的局部特征提取和描述方法進(jìn)行研究。針對(duì)特征提取方法檢測(cè)到的關(guān)鍵點(diǎn)區(qū)域的特點(diǎn),提出采用Kadir&Brady,DoG和邊緣特征三種互補(bǔ)的方
2、法作為本文特征提取方法。對(duì)本文選用的數(shù)據(jù)集進(jìn)行闡述,并說(shuō)明各數(shù)據(jù)集用于實(shí)驗(yàn)的難易程度。 2、討論并深入研究了基于局部特征幾何結(jié)構(gòu)的目標(biāo)識(shí)別方法。從簡(jiǎn)單幾何模型存在的問(wèn)題入手,研究了利用高斯混合模型進(jìn)行建模的全模型方法,并在此基礎(chǔ)上提出了簡(jiǎn)化的星型模型方法,該方法利用高斯函數(shù)對(duì)外觀、形狀和尺度進(jìn)行建模,比將外觀信息和空間位置信息進(jìn)行加權(quán)組合的簡(jiǎn)單幾何模型方法更能描述目標(biāo)模型的內(nèi)在聯(lián)系。此外,在pLSA方法中引入代表位置信息的特征區(qū)
3、域,對(duì)潛在的非明確表達(dá)的空間關(guān)系上刻畫(huà)物體進(jìn)行了嘗試,由于該方法對(duì)特征區(qū)域的直方圖進(jìn)行建模,因此是稠密模型,理論上更能抵抗遮擋因素的影響。 3、對(duì)比分析本文提出的兩種識(shí)別方法:幾何模型方法和加入位置信息的pLSA方法。對(duì)建模過(guò)程中的細(xì)節(jié)問(wèn)題和影響因素進(jìn)行研究,包括特征提取方法、模型中部分?jǐn)?shù)、不同參數(shù)對(duì)建模的貢獻(xiàn)和質(zhì)量較差圖像的識(shí)別結(jié)果分析。 4、將本文提出的基于局部特征的方法應(yīng)用于遙感圖像飛機(jī)目標(biāo)分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了局部
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