1、的特征。对于特征提取来说，并不是提取越多的信息，分类效果越好。因为提取出越多的冗余信息，将会导致两个相似的模式。因此特征提取的技术就称为目标分类识别的关键。按照图像区域的大小可分为局部特征以及全局特征按照图像的视觉统计特征可以分为矩特征图像边缘特征轮廓特征纹理特征等根据变换后的系数作为图像的特征可以分为傅里叶变换小波变化离散余弦变换等根据图像统计特征可以分为灰度直方图均值方差矩特征熵特征等。场景静态目标识别场景静态目标识别，其中自然场景目标占据了极大部分，自然场景是人类赖以生存的不可或缺的环境，人类生存在自然环境中，必须对自然环境有定的了解，才能应对环境的变换。自然场景的目标识别技术是人类了解人类赖以生存的环境的个重要手段。同时，静态场景目标识别技术在机器人导航机器人地图构建以及自主导引车。
2、验结果，处理时间，已经感兴趣区域的提取进行对比。由于两帧帧间差分法在实时性上远远大于高斯混合模型。以及感兴趣区域的完整提取中，两帧帧间差分法的提取效果比高斯混合模型优秀。因此，本文最终选择了帧差法来进行下步的运动目标识别实验。第四章基于机器视觉的动态多目标识别万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文本章首先对特征提取进行了阐述。目标特征的选取直接决定了动态目标识别的效果。接着对基于特征的动态多目标识别和基于特征的动态多目标识别进行了实验。由机器人采集到的待检测视频提取每帧图像，根据前后帧之间的运动目标会产生像素的变化获得运动目标区域，对获得的运动目标区域滤去噪声，获得精确的区域，对区域使用分类器获得分类识别结果，对自动识别的结果进行自动语义标注，最后连续输出识别标注的结果，重新生成已经识别标注。
3、规划机器人地图构建等的基础，因此，受到了国内外学者广泛的关注。经过几十年来，国内外学者不断的努力，目标识别已经获得了巨大的成果。但是，因为基于移动机器人的目标识别所应用的环境会有光照遮挡阴影等的情况，并且待识别的目标本身会有多种变化。由于目标本身的多变性以及环境的复杂程度则对目标的识别的结果造成了极大地影响。根据识别目标的分类，又可分为动态目标识别以及静态目标识别。本文结合学术前沿的知识，对动态多目标识别以及场景目标识别等问题，提出了新的算法，提高了识别的准确性和鲁棒性。最后还应用到移动机器人平台上，较好的准确性与实时性验证了本文的算法。本文所采用的测试视频以及样本图像均为作者本人在杭州电子科技大学中使用机器人采集的。本文的对目标识别的研究主要有以下几个方面目标分割是动态多目标识别的重要步。
4、机器人模拟人类认知方式进行视觉感知提供了支持。第六章对本文工作的总结以及对未来工作的展望，并对下步的研究指明了方向。万方数据硕士学位论文题目基于机器视觉的场景目标识别方法研究研究生薛梦霞专业控制理论与控制工程指导教师刘士荣教授王坚博士完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于机器视觉的场景目标识别方法研究研究生薛梦霞指导教师刘士荣教授王坚博士年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，。
5、的区域的检测方法通常有两种计算机自动的区域提取与人机交互的区域提取。计算机自动的区域检测方法分为三类基于目标的高级特征基于低级视觉万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文特征以及基于视觉注意机制。基于目标的高级特征般结合目标的形状与结构等信息，在更高级的视觉水平上进行区域检测。典型的方法有高斯滤波器组和模板匹配等方法。由于该方法需要为每个特征分配个感兴趣区域，因此会产生较大的计算量，并且对图像的分辨率要求也很高，在具有实时性要求的实验中，该方法并不具有优势。基于低级视觉特征是将大目标具有相同光学特征的目标像素与背景像素差异较大时，将也正聚集在起形成区域。由于并不是所有的特征都具有相同的光学特性，同时，该方法并不能区分不同的目标，因此容易混淆待识别的目标。基于视觉显著性的方法，则是通过计算机模拟。
6、视频图像。将两组实验进行对比，基于特征的动态多目标识别错误率较高，这与特征的性质有关。由于基本的算子只能覆盖个固定半径范围内的小区域，则明显满足不了不同尺寸与频率纹理的需求。基于特征的动态多目标识别，是选用小波特征对目标图像进行描述，小波特征在提取目标的局部空间和频域信息方面具有良好的特性，并且能提供良好的方向选择和尺度选择特性，同时对光照变化有较好的适应性。第五章基于视觉显著性的场景目标识别本章将视觉注意力机制应用于目标识别。针对包含识别目标的场景图像，利用显著性模型获取目标存在的粗略区域，并进步利用图割的方式得到较为精确的识别目标，从而排除非目标区域的干扰。利用视觉词包模型对特征进行描述，使用频率直方图来表示图像特征。最后，使用支持向量机进行目标识别，取得了较好的分类识别效果。该方法对。
7、中的关键技术之。如何将场景目标识别应用到实际当中去，仍旧是当前的大难题。近些年来，结合机器学习数据挖掘等技术，为场景分类和物体识别等提供了新的解决方案。其中最具代表性的就是举办的无人车挑战赛，无人车在室外复杂的场景中迅速对场景进行判别并进行下步的任务，使得场景分类和物体识别在实际的平台上得到了应用。自然场景图像在实际处理过程中往往会受到很多的干扰因素，比如云草水等。场景目标识别是图像分类识别万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文以及场景理解的重要研究内容，它为引导目标识别以及其他图像内容的进步理解，提供了有效的上下文信息。目前对静态场景目标的识别都是在算法上的改进，在实际上的应用则非常有限。等采用像素概率直方图，获得物体主干区域并通过区域生长竞争的方式获得自然场景中目标识别的结果。考虑了自然。
8、景图像中空间的连续型和时间的相关性，对城市环境中的目标景物快速分类标记，对城市中的场景目标的场景目标识别获得了较好的结果。通过建立简单的计算模型对场景目标进行判别，最后获得场景分类较好的识别结果。研究内容与结构安排本文对基于移动机器人的目标识别进行了研究。根据识别目标分为场景动态目标识别以及场景静态目标识别。本论文共六章，对于场景目标识别的研究安排如下第章绪论本章首先主要介绍了移动机器人，机器视觉以及图像目标识别的研究背景以及意义。然后详细阐述了机器人视觉动态目标识别以及场景目标识别的国内外研究现状，以及当前应用在机器人工作中的难点。最后给出了全文的结构安排。第二章基于机器视觉的目标识别的关键技术本章主要介绍了基于机器视觉目标识别的关键技术。主要介绍了词包模型以及分类器。介绍了词包模型，词。
9、将这三组特征结合使用获得更准确地分割结果。有大量的研究学者在图像分割上做了研究。和总结了当前图像分割方法的分类。文献和文献分别提出了类似的彩色图像分割技术。从当前文献中总结的的分割方法总结得出，分割方法可以分为基于图像的分割基于物理的分割基于特征的分割和基于混合方法的分割。文献认为基于图像的方法是利用个图像中的颜色空间信息，又称为空间相干性。文献提出基于物理的方法是使用物理与心理物理学来对图像进行分割的。基于混合方法的分割则是，结合上述的多种方法对图像进行分割，获得更好的分割结果。感兴趣区域提取感兴趣区域是指幅图像中容易引起人们的注意的区域，又称为区域，区域的准确提取可以大幅提高动态目标识别的效率与识别结果。在动态目标识别中，快速定位区域，舍去背景区域，可以大幅度提高识别的精度和时间。现有。
10、类视觉注意机制对区域进行提取，利用图像的底层信息，如颜色纹理方向等，根据定的显著性度量方法来生成显著图。显著图模拟人的视觉注意模型产生不同的显著性，代表了该位置的显著程度。由于区域较小且分割不精度，在分辨率较高的图像中，其计算效率很低。当目标位置占据大部分图像时，则无法完整得显示显著性区域。因此，通常将基于目标的高级特征基于低级视觉特征以及视觉注意机制与图像分割的方法结合才能更好的获得区域，同时也能提高识别速度。特征提取当今社会，图像数据量呈爆炸式的增长，图像虽然给我们提供了十分丰富的信息，同时这些图像信息通常具有很高的维数。这对于实时系统来说，这将会是场灾难。由于测量空间的维数过高，不适合进行分类器和识别方法的实际。在目标分类识别过程中，根据被研究对象产生出组基本的特征用于计算，这就是原。
11、本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要基于机器视觉的目标识别是门复杂的学科，结合了数字图像处理模式识别机器人理论等学科，现已充分融入到了工业自动化军事国防以及医疗等领域。由于基于移动机器人的目标识别是建立在机器人室内和室外导航机器人路。
12、模型就是将图像的特征信息用单词表示，用单词出现的频率来表示图像。最后对分类器进行了阐述，主要介绍了主要介绍了线性分类器，其基本思想是选择个最有投影方向，将样本训练数据在该方向上投影，使其具有不同类别之间的最大类间散布矩阵和不同类别之间的最小类内散布矩阵，得到最新的投影特征。支持向量机的分类思想，线性支持向量机，以及多分类的问题。支持向量机的基本思想就是在空间中构造个最优分类超平面。第三章基于机器视觉的动态多目标检测本章对运动目标的检测方法做了阐述与对比。在第二节中详细描述了两帧帧差法和三帧帧差法运动目标的检测过程，由于三帧帧差法在运动目标检测中计算时间较慢，因此选择了两帧帧差法。在第三节中详细描述了高斯混合模型运动目标检测的过程。在实验分析部分将两帧帧差法与高斯混合模型在运动目标检测中的实。
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