本文選題：目標(biāo)識別 + LBP��； 參考：《沈陽理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：目標(biāo)識別是一個綜合了圖像處理、機器學(xué)習(xí)和模式識別等領(lǐng)域的課題,是近幾年的一個研究熱點。本文主要是對基于主成分分析的多傳感器目標(biāo)識別技術(shù)進行研究,為了提高多傳感器的目標(biāo)識別率,提出了一種基于LBP-PCA的多傳感器目標(biāo)識別算法。主要研究內(nèi)容如下:首先,本文對目標(biāo)識別中的圖像預(yù)處理以及圖像描述進行了研究。圖像預(yù)處理相關(guān)方法中重點研究了圖像濾波、增強以及分割等相關(guān)環(huán)節(jié)。在圖像濾波及增強環(huán)節(jié)中本文選擇的是中值濾波和直方圖均值化算法,并用實驗檢驗了這兩種算法對本文采集到的圖像的適用性;圖像分割環(huán)節(jié)主要包括一階微分算子以及閾值分割算法,本文對多種分割算法進行分析和研究,通過實驗效果的比較選取Otsu閾值分割作為本文的分割算法。圖像描述部分主要研究了各種特征提取算法,并分析了各種算法的優(yōu)缺點,其中主要包括了圖像的顏色、形狀、紋理等特征提取方法。其中,對本文研究的LBP紋理特征進行了簡要說明,具體研究過程放在后面的章節(jié)。對本文后續(xù)對比實驗用到的SIFT描述子進行研究,證明其適用于本文提出的算法,能夠有效的進行特征描述。其次,本文選取支持向量機用于決策判斷。比較了幾種分類器的優(yōu)缺點。主要研究了支持向量機的分類原理,包括線性可分支持向量機、線性不可分支持向量機、非線性支持向量機及其核函數(shù)的選擇和支持向量機的應(yīng)用與拓展。再次,對基于主成分分析的異類傳感器融合算法進行研究。分析了三種融合方式,對三種融合方式的優(yōu)缺點進行比較并結(jié)合本文算法的要求,選取出特征級信息融合方式。在傳感器類型的選擇上,結(jié)合實際情況以及對各種傳感器的適用范圍選取紅外傳感器和可見光傳感器作為本文研究對象。重點對提出的主成分分析融合算法的各個方面進行研究,主要包括PCA的定義、基本原理以及推導(dǎo)過程。并且通過與傳統(tǒng)串聯(lián)法以及單一傳感器的目標(biāo)識別實驗進行對比,可以驗證出PCA算法可以有效地降低特征向量的維度,減少運算量的同時保留原始數(shù)據(jù)的主要信息。最后,本文提出了一種基于LBP-PCA的多傳感器目標(biāo)識別算法,并進行了實驗驗證,首先將紅外以及可見光圖像分別通過相應(yīng)的預(yù)處理算法從圖像中提取出目標(biāo),然后提取目標(biāo)的LBP特征點向量,再利用PCA算法降低提取出的LBP特征向量的維數(shù)從而得出融合后的特征向量,最后利用SVM進行識別與分類用以獲取識別率。實驗仿真結(jié)果表明LBP特征提取方法具有良好的旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性,同時主成分分析可以從一個高維空間中的提取主要的特征,利用LBP-PCA多傳感器目標(biāo)識別算法可以克服傳統(tǒng)圖像融合中數(shù)據(jù)過大、運行時間過長等問題,在實現(xiàn)實時檢測的同時提高了目標(biāo)的識別率。
[Abstract]:Target recognition is a research hotspot in recent years, which integrates the fields of image processing, machine learning and pattern recognition. In order to improve the rate of multi-sensor target recognition, a multi-sensor target recognition algorithm based on LBP-PCA is proposed in this paper. The main contents are as follows: firstly, the image preprocessing and image description in target recognition are studied in this paper. In the correlation method of image preprocessing, image filtering, image enhancement and image segmentation are studied. The median filter and histogram mean algorithm are selected in image filtering and enhancement. The applicability of these two algorithms to the images collected in this paper is verified by experiments. Image segmentation mainly includes first order differential operator and threshold segmentation algorithm. This paper analyzes and studies many segmentation algorithms. Otsu threshold segmentation is selected as the segmentation algorithm by comparing the experimental results. In the part of image description, various feature extraction algorithms are studied, and their advantages and disadvantages are analyzed, including color, shape, texture and other feature extraction methods. Among them, the LBP texture features studied in this paper are briefly described, and the specific research process is put in the following chapter. The SIFT descriptors used in the subsequent comparative experiments in this paper are studied, and it is proved that the proposed algorithm can effectively describe the features. Secondly, support vector machine is selected for decision-making. The advantages and disadvantages of several classifiers are compared. This paper mainly studies the classification principle of support vector machine, including linear separable support vector machine, linear non-separable support vector machine, nonlinear support vector machine and its kernel function, and the application and development of support vector machine. Thirdly, the fusion algorithm of heterogeneous sensors based on principal component analysis (PCA) is studied. The advantages and disadvantages of the three fusion methods are analyzed and the feature level information fusion method is selected according to the requirements of this algorithm. In the selection of sensor type, the infrared sensor and the visible light sensor are selected as the research object of this paper, combined with the actual situation and the applicable range of various sensors. All aspects of the proposed principal component analysis (PCA) fusion algorithm are studied, including the definition, the basic principle and the derivation process of PCA. By comparing with the traditional series method and the target recognition experiment of a single sensor, it can be verified that PCA algorithm can effectively reduce the dimension of the eigenvector, reduce the computation amount and retain the main information of the original data. Finally, a multi-sensor target recognition algorithm based on LBP-PCA is proposed and verified by experiments. Firstly, infrared and visible images are extracted from the image by corresponding preprocessing algorithms. Then the LBP feature point vector of the target is extracted, then the dimension of the extracted LBP feature vector is reduced by PCA algorithm, and the fused feature vector is obtained. Finally, SVM is used for recognition and classification to obtain the recognition rate. Experimental results show that LBP feature extraction method has good rotation invariance and gray invariance, and principal component analysis can extract the main features from a high-dimensional space. The LBP-PCA multi-sensor target recognition algorithm can overcome the problems of too large data and long running time in traditional image fusion. It can achieve real-time detection and improve the target recognition rate.
【學(xué)位授予單位】：沈陽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP212

【參考文獻】

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本文編號：2053145