從傳統(tǒng)到計(jì)算成像的識(shí)別研究.pdf

1、模式識(shí)別是使計(jì)算機(jī)自動(dòng)尋找蘊(yùn)含在各種圖像、數(shù)據(jù)或是思維方式中的規(guī)律，并利用此規(guī)律進(jìn)行建模，達(dá)到對(duì)同類物體的辨別和分類目的。模式識(shí)別在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)和國(guó)防等各個(gè)領(lǐng)域都占據(jù)著舉足輕重的作用，對(duì)其進(jìn)行研究具有重要的意義。
　　模式識(shí)別系統(tǒng)的目標(biāo)是將一個(gè)輸入模式分類到一個(gè)特定的類別中。傳統(tǒng)識(shí)別一般主要研究?jī)刹糠?(1)分析（也稱描述），即提取所研究模式的特征;(2)分類（也稱識(shí)別），即通過(guò)第一部分得到的特征，使系統(tǒng)操作者認(rèn)識(shí)這個(gè)模式（或是物

2、體）。分析部分是整個(gè)傳統(tǒng)識(shí)別的核心。所以，本文首先圍繞怎樣提取有效的原始物空間的特征表示，研究了各種比較流行的算法，在表情庫(kù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析與比較。
　　但是，不難發(fā)現(xiàn)，上述的算法是將模式的成像與識(shí)別分開(kāi)研究，局限在首先進(jìn)行物空間的冗余重構(gòu)表示，然后再進(jìn)行后續(xù)的圖像處理，這樣不可避免的帶來(lái)了資源的浪費(fèi)。在本文的后半部分研究了基于計(jì)算成像的識(shí)別，所謂“計(jì)算”，就是將成像系統(tǒng)與后置的特征提取計(jì)算步驟看成一個(gè)整體，設(shè)計(jì)一種新型的成像系統(tǒng)

3、——“計(jì)算成像”，使得成像系統(tǒng)的目的不再是滿足人們的視覺(jué)要求而是提供滿足智能應(yīng)用所必須的魯棒和智能功能，實(shí)現(xiàn)“從3D到信息”的跨越。
　　論文的主要工作及創(chuàng)新性為:
　　1.系統(tǒng)的研究了目前傳統(tǒng)識(shí)別中比較流行的特征提取算法、特征降維算法，將各種算法的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，組成了對(duì)于特定的表情識(shí)別較好的算法:Gabor小波+局部特征提取+核通用矢量判別(Kernal Discrimination Common Vector，KDCV)+

4、支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)。
　　2.在實(shí)驗(yàn)室資金與技術(shù)支持下，與實(shí)驗(yàn)室成員合作完成了人臉識(shí)別系統(tǒng)，連續(xù)三年參加了由臺(tái)灣由田公司主辦的人臉識(shí)別比賽，并且獲得了較好的成績(jī)。
　　3.在計(jì)算成像識(shí)別方法的新框架下，研究該方法在人臉識(shí)別、表情識(shí)別和性別識(shí)別上的應(yīng)用，并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)的結(jié)果證明了所研究方法的有效性。
　　4.給出了一個(gè)基于計(jì)算成像思想的輪廓監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)紅外