基于局部結(jié)構(gòu)特征空間拓?fù)潢P(guān)系建模的模式識別方法研究.pdf

1、圖像自動分類和識別是模式識別在圖像處理領(lǐng)域的研究熱點。圖像中的圖標(biāo)和文本是人們實現(xiàn)基于內(nèi)容的圖像檢索、圖像內(nèi)容分析、圖像理解等應(yīng)用的重要研究對象。本文主要研究一種基于局部結(jié)構(gòu)特征空間拓?fù)潢P(guān)系建模的模式識別方法。從人類認(rèn)知的角度，基于仿生模式識別原理，分析基于事物的局部結(jié)構(gòu)特征和整體拓?fù)潢P(guān)系可以實現(xiàn)對事物的“認(rèn)知”，提出一個通用的模式識別框架。在該識別框架中，局部結(jié)構(gòu)特征的提取、整體空間拓?fù)潢P(guān)系的構(gòu)造以及對局部和整體的建模，這三個環(huán)節(jié)的方

2、法都可以根據(jù)具體的識別對象的特點進行選擇。
　　基于本課題提出的識別框架，本文以二維圖案圖像為識別對象，采用滑動窗的形式將靜態(tài)的二維圖像轉(zhuǎn)換為特征序列，每一個滑動窗內(nèi)所提取的特征作為局部結(jié)構(gòu)特征，滑動過程所形成的先后順序構(gòu)造出整體的空間拓?fù)潢P(guān)系，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和隱馬爾可夫模型(HMM)相結(jié)合的模型對局部和整體之間的拓?fù)潢P(guān)系進行建模。ANN具有學(xué)習(xí)能力強、自適應(yīng)、抗變異、抗噪聲和識別速度快等特點，因此對局部結(jié)構(gòu)進行建模，H

3、MM具有較強的時序性處理能力，因此對整體空間拓?fù)潢P(guān)系進行建模。實現(xiàn)一個適用于圖案圖像識別的通用方法。
　　為了驗證方法的有效性和通用性，本課題分別以小規(guī)模的圖標(biāo)和大規(guī)模的漢字圖像作為實驗對象。結(jié)果表明，該方法可以成功的應(yīng)用于不同類型的對象識別，同時，該方法體現(xiàn)出了類似人類“認(rèn)知”事物的特性，具有較強的抗干擾、抗變形能力，在字符圖像殘缺的情況下，也能表現(xiàn)出很好的預(yù)測識別效果。
　　為了將研究成果實用化，開發(fā)了一個簡單的視頻圖像