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核Fisher方法及其组件在图像识别中的应用研究
作 者: 方万胜
导 师: 朱嘉钢
学 校: 江南大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 图像识别 KFDA Fisher核 核校准 混合核 组件
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 26次
引 用: 0次
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内容摘要
近年来,随着计算机技术与模式识别等理论的不断发展与成熟,图像识别技术正成为人工智能与模式识别及计算机视觉领域研究热点问题之一,在工业、交通、医学、安防、教育等领域上有广泛的应用。图像识别过程主要包括图像采集、预处理、特征提取与分析、分类决策与识别四个步骤。图像识别领域已经发展了很多算法,应用最普遍的还是基于统计特性的模式识别方法。其中核Fisher判别(Kernel Fisher DiscriminationAnalysis,简称KFDA)以其对非线性问题的较优处理及良好的分类性能而广泛应用于图像识别中,而核函数是其中最关键的因素之一。核函数的研究主要包括核的构造及其参数选择,而核参数的选择往往更具复杂性,很多学者在SVM中对其进行了大量研究,但在效果方面仍存在一定的缺陷或者限制性。因此考虑从原理上解决这个问题,即是否存在不需要复杂的参数估计过程的核函数,而Fisher核的一些特质正符合要求,本文从这个角度出发进行分析并做新的研究。主要工作内容如下:第一:对几种传统的核参数选择方法进行实验分析,总结这些方法各自的优缺点,并引出从原理上解决核参数选择复杂问题的可能性;第二:针对Fisher核构造过程中EM算法的迭代耗时特点提出基于类别信息小样本的人脸图像Fisher核,该核不需要复杂的核参数选择,而直接通过最大似然估计得出;接着对该核的特性进一步分析,从核校准的角度判断该核是否具备良好的分类能力,且不同状态下的人脸图像如何影响核的性能;然后将该核应用到KFDA方法当中,通过对两类小样本人脸图像的实验验证所提出的方法;最后结合前人的工作及混合核思想提出基于Fisher核的混合核KFDA方法,在训练时间上较传统混合核有所减少。第三:针对城市交通环境的实际需求,提出一种城市特种车辆识别及轮胎分割方法,该方法结合本文中提出的具有类别信息的小样本图像Fisher核方法,并对识别出的车辆图像进行一系列的图像处理手段。本文详细说明该方法的实现原理及基本开发流程。最后在VS平台上开发并采用DLL组件技术。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-7 第一章 绪论 7-12 1.1 图像识别研究背景 7-8 1.2 核函数及其参数研究现状 8-10 1.3 本文主要研究内容与安排 10-12 第二章 图像处理基础 12-20 2.1 图像预处理 12-15 2.2 图像特征提取 15-16 2.3 图像识别与分类 16-17 2.4 图像识别应用 17-19 2.5 本章小结 19-20 第三章 核 Fisher 方法及其参数选择 20-31 3.1 Fisher 线性判别 20-22 3.2 核函数基本理论 22-25 3.3 核 Fisher 判别方法 25-27 3.4 两种参数选择方法在 KFDA 中的研究 27-30 3.5 本章小结 30-31 第四章 核 Fisher 方法中 Fisher 核特性新研究 31-46 4.1 传统 Fisher 核构造 31-33 4.1.1 一般 Fisher 核构造过程 31-33 4.1.2 Fisher 核特性分析 33 4.2 基于类别信息小样本人脸图像的 Fisher 核构造过程 33-34 4.3 Fisher 核特性进一步研究 34-38 4.4 基于类别信息小样本人脸图像的 Fisher 核在 KFDA 中的应用 38-41 4.5 基于 Fisher 核的混合核 KFDA 41-45 4.6 本章小结 45-46 第五章 基于 Fisher 核类别信息小样本图像的 KFDA 应用 46-58 5.1 特种车辆识别应用 46-53 5.1.1 视频图像采集 46-48 5.1.2 特种车辆训练 48-50 5.1.3 特种车辆识别 50-53 5.2 轮胎分割 53-55 5.2.1 车辆图像前景提取 53 5.2.2 轮胎模板构建及匹配 53-55 5.3 开发流程及 DLL 组件应用 55-57 5.4 本章小结 57-58 主要结论与展望 58-60 主要结论 58 展望 58-60 致谢 60-61 参考文献 61-64 附录 64
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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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