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基于局部图像特征的目标识别和分类方法研究

作　者: 雷兰一菲
导　师: 郎海涛
学　校: 北京化工大学
专　业: 凝聚态物理
关键词: 局部图像特征 EPD描述符 伪造印章识
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


目标识别和分类方法是当前光学、计算机视觉和人工智能等领域的研究热点,主要包括目标的表达和分类器的设计两个部分。近年来,基于局部图像特征的方法显著发展,本文就是以局部图像特征为基础,通过设计合适的目标表达模型,和适当的分类器,实现对特定目标的识别和分类。首先对局部图像特征进行了较为深入的研究,好的局部图像特征应具有重复率高、速度快和对图像变换的不变性,从上述三个方面对SIFT, SURF, Daisy等三种当今流行的典型局部图像特征进行了比较。提出了一种全新的图像点描述符(EPD),利用图像点周围特定窗口内采样像素点的颜色,梯度模值以及梯度方向构成的特征向量对图像点进行描述。将其与SIFT相比,在不变性方面与前者性能相近,但是其低维度在速度上更加具有优势。EPD描述符不仅适用于描述图像的极值点,而且适用于描述一般的图像点。这一特性使其可以用于稠密立体匹配,并显示了良好的匹配效果。对于局部图像特征的应用还可以延伸到伪造印章的识别领域,对于印文图像识别的配准难的问题,提出了全新的印章识别新体系,以随机生成的特征线一致性来判定印章的真伪,实验表明,这种方法适用于各种类型和内容的印章识别。在目标识别研究中,提取了局部图像特征后,采用BoW方法对这些特征向量聚类,形成特征分布直方图；然后采用SVM作为分类器,并且得到了相应的平均分类准确率；最终实现基于局部特征的目标识别和分类。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
符号说明  13-14
第一章 绪论  14-20
  1.1 引言  14-15
  1.2 目标识别和分类技术发展概述  15-18
    1.2.1 局部图像特征算法概述  15-16
    1.2.2 建模方法  16-17
    1.2.3 分类方法  17-18
  1.3 本课题的背景和意义  18-20
第二章 局部图像算法的比较学习  20-34
  2.1 典型的局部图像特征  20-26
    2.1.1 角点检测发展概况  20-22
    2.1.2 SIFT算法原理  22-24
    2.1.3 SURF算法原理  24-25
    2.1.4 Daisy算法原理  25-26
  2.2 评价标准  26-27
    2.2.1 时间标准  26
    2.2.2 Recall-Precision标准  26-27
    2.2.3 重复率和正确匹配率  27
  2.3 实验结果与分析  27-34
    2.3.1 数据集  27-29
    2.3.2 时间比较结果  29-30
    2.3.3 Recall-Precision实验结果  30-31
    2.3.4 重复率和正确匹配率实验结果  31-34
第三章 增强的点描述符  34-40
  3.1 EPD描述符的生成算法  34-36
  3.2 EPD描述符的距离评价方法  36-37
  3.3 EPD描述符的性能评价试验及实验结果  37-40
    3.3.1 时间标准  37-38
    3.3.2 匹配准确率标准  38-40
第四章 EPD描述符在稠密立体匹配中应用  40-44
  4.1 稠密立体匹配方法概述  40-41
  4.2 EPD描述符在稠密立体匹配中应用  41-44
    4.2.1 实验过程  41-42
    4.2.2 实验数据分析  42-44
第五章 基于匹配特征点随机生成特征线的伪造印章识别方法  44-56
  5.1 伪造印章识别系统新体系  44-47
    5.1.1 伪造印章防伪领域发展概况  44
    5.1.2 伪造印章识别技术  44-46
    5.1.3 伪造印章识别技术新体系的背景  46-47
  5.2 伪造印章的识别方法  47-51
    5.2.1 离线阶段  47
    5.2.2 在线阶段  47-51
  5.3 伪造印章识别的实现  51-56
    5.3.1 伪造印章识别方法的实现  51-53
    5.3.2 统计研究在各种印章的适用性  53-56
第六章 基于BoW和SVM的目标分类实现  56-62
  6.1 理论基础  56-59
    6.1.1 BoW模型(bag of words)  57-58
    6.1.2 支持向量机分类算法  58-59
  6.2 基于BoW和SVM的目标分类实现  59-62
    6.2.1 数据集  59-60
    6.2.3 实验结果分析  60-62
第七章 总结  62-64
参考文献  64-70
致谢  70-72
研究成果和发表的学术论文目录  72-74
作者简介  74
导师简介  74-76
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书  76-77

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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