1、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。
2、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。
3、介绍了词包模型以及分类器。介绍了词包模型，词包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。
4、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。考虑了自然场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。
5、可以使用多种不同的信息，如纹理边缘亮度等。基于边缘信息和基于区域信息两者的算法不同，因此对于同种物体可能给出不同的特征信息结果。通常可以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。
6、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。
7、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人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。
8、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。
9、,的分割，第二组和第三组可以使用多种不同的信息，如纹理边缘亮度等。基于边缘信息和基于区域信息两者的算法不同，因此对于同种物体可能给出不同的特征信息结果。通常可以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,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,的分割，第二组和第三组。
10、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。现有的区域的检测方法通常有。
11、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。
12、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，这就是原始的特征。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。
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