基于D-S證據(jù)理論的圖像識別方法研究.pdf

1、圖像識別，是圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域的一個重點研究問題，可以解決衛(wèi)星遙感，航空航天，生物醫(yī)學(xué)等方面的不同模式的目標和對象的識別問題。當前的圖像識別研究中存在兩個問題:首先傳統(tǒng)的圖像子分類識別過程中由于子類對象之間的相似性，需要研究不同特征在圖像子分類所起到的不同作用，提高圖像子分類識別的效果。其次圖像識別需要構(gòu)建精確的視覺詞典，以達到提高圖像識別效果的目的?，F(xiàn)有的視覺詞典同樣忽視了不同特征對視覺詞典構(gòu)建過程的影響，最終影響了圖像識別的效

2、果。
　　 綜上，本文采用D-S證據(jù)融合理論研究解決以上兩個問題。出于D-S證據(jù)理論研究結(jié)合一個事件的不同證據(jù)信息來計算這個事件發(fā)生的概率，能夠處理被忽略或者丟失的信息，提供不同信息源之間信息的不精確性和沖突估計。因此采用D-S證據(jù)理論能夠融合不同特征的信息，提高圖像子分類識別效果和構(gòu)建精確的視覺詞典。本文所做主要工作如下:
　　 1.介紹了圖像識別的基本概念，當前圖像識別方法中存在的問題和國內(nèi)外的研究成果。解釋了D-S

3、證據(jù)理論以及相關(guān)理論。
　　 2.提出一種基于D-S證據(jù)理論融合算法的創(chuàng)新性圖像子類分類識別方法，該方法考慮到了在有限的樣本下不同特征對圖像子類分類識別的貢獻度，使擁有更多信息的特征在分類過程中能起到更大的作用。在車輛圖像集上所做實驗表明，本方法在分類效果上優(yōu)于K近鄰實現(xiàn)分類的方法。
　　 3.提出了一種基于多特征證據(jù)融合的視覺詞典構(gòu)建創(chuàng)新性算法，該算法應(yīng)用證據(jù)理論融合不同特征的視覺相似性，對不同類別圖像特征混雜的視覺單