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基于移动机器人平台的目标识别算法研究

袁世培  
【摘要】:目标识别大致可以分为以下几个步骤:首先需要对目标进行特征检测与提取,然后用合适的表示方法符号化提取出的特征;第三步利用这些特征,选用合适的模型建立目标分类器;目标分类器建立后,利用不同的样本图像进行训练,就可以达到目标识别的效果。 目前比较经典的目标识别方法主要有三个:(1)词袋模型(Bag-of-wordsModel),(2)基于部分的模型(Part-basedModel)(3)辨别模型(DiscriminitiveModel)。Bag-Of-Words模型是信息检索领域里常用的模型之一。为了将Bag-of-words模型应用于图像检索领域,需要定义图像中的“词汇”。为了从图像中提取出“单词”,通常需要经过三个步骤:(1)特征检测(2)特征表示(3)单词表的生成。可以利用Bag-of-words模型将一幅图像表示成若干码元的直方图,通过计算代表不同图像的向量之间的距离来判断图像的相似程度。 本文给出了pLSA和NaiveBayes分类器的数学模型,研究了将两个分类器用于目标识别的识别原理,提出了一种改进的pLSA分类器,通过实验验证,改进后的pLSA分类器在识别准确率方面较原来的pLSA分类器有了提升,证明本文提出的算法是有效的。 本文研究了将模式识别理论与Bag-of-words模型相结合,应用BP神经网络设计分类器,用于目标识别。用BP神经网络分类器,可以划分出不同类别目标之间的共同边界,从而将目标识别出来。本文设计并用c++语言实现了神经网络分类器,并通过一系列实验,证明了利用BP分类器进行目标识别的可行性。 本文研究在移动机器人平台上实现目标识别,首先研究VoyageⅡ移动机器人平台,然后对利用VoyageⅡ平台实现目标识别做初步探索。


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