基于多特征融合的非特定視頻目標(biāo)識別算法.pdf

1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterMultifeaturebasedunspecificvideotargetrecognitionalgorithmBy：FeiGuoSupervisor：ProfJicaiDengCircuitsandSystemsircmtsanSchoolofInformationEngineeringApril，2012摘要摘要目標(biāo)

2、的檢測與識別方法一直是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一項重要研究內(nèi)容，主要應(yīng)用在智能監(jiān)控、機(jī)器人、生物醫(yī)療儀器等自動化設(shè)備中。目前該領(lǐng)域已經(jīng)提出了很多基于單一特征的識別算法，它們都可以在某些條件下較好的的完成目標(biāo)檢測識別的任務(wù)。而本課題的主要內(nèi)容就是通過對這些現(xiàn)有方法進(jìn)行研究與分析，試圖尋找能夠綜合利用不同圖像特征來完成目標(biāo)識別任務(wù)的方法，從而提高適應(yīng)性和穩(wěn)定性。本文首先對常用的運動檢測方法進(jìn)行了分析，總結(jié)了經(jīng)典運動檢測方法的特點和不足；然后對幾種較

3、為典型的圖像特征在目標(biāo)識別中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，探討了基于特征識別的新思路；接著對主動輪廓模型(Snake)進(jìn)行了專門的研究，并把它同運動檢測方法相結(jié)合，提出了精確定位目標(biāo)區(qū)域的方法；最后將特征提取和匹配方法應(yīng)用到目標(biāo)識別中，提出了一套泛用性較強(qiáng)的綜合目標(biāo)檢測識別方法。最后本文對所提出的識別算法進(jìn)行了仿真分析和實驗。結(jié)果表明，本文提出的方法能夠有效地跟隨目標(biāo)特征的變化，可以較好地完成傳統(tǒng)單一特征方法所不能實現(xiàn)的跟蹤變化目標(biāo)任務(wù)，為智能識別