基于深度信息的三維目標(biāo)特征提取與識(shí)別方法研究.pdf

1、三維目標(biāo)識(shí)別是模式識(shí)別研究中的一項(xiàng)重要課題,其在軍事、工業(yè)等諸多社會(huì)領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用,半個(gè)世紀(jì)來受到了模式識(shí)別研究者的廣泛關(guān)注,研究者們提出了大量的理論和方法。本文圍繞三維目標(biāo)的特征提取方法和識(shí)別方法展開。
　　 目標(biāo)特征提取的方法中主分量分析法(PCA)和獨(dú)立分量分析法(ICA)是運(yùn)用的最為廣泛的方法。主分量分析法旨在利用降維的思想保留低階主成分,忽略高階成份。相對(duì)于主分量分析法,獨(dú)立分量分析法有著更多優(yōu)勢(shì),主要表現(xiàn)在復(fù)

2、雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中。獨(dú)立分量分析法將運(yùn)動(dòng)物體和背景看作是不同的獨(dú)立分量進(jìn)行處理,將目標(biāo)與背景進(jìn)行分離,而且處理后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)較好的保持了原來的紋理信息,同時(shí)該方法有比較強(qiáng)的抗圖像背景灰度變化的能力。
　　 為了更好的獲取三維目標(biāo)的特征,普通的二維灰度圖像已經(jīng)難以滿足三維目標(biāo)識(shí)別的要求,于是出現(xiàn)了深度圖像的概念。深度圖像反映的是目標(biāo)物體表面的凹凸曲度的信息,不受物體表面色彩信息的干擾,有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文利用三維激光掃描儀獲得

3、目標(biāo)的三維數(shù)據(jù),重構(gòu)出深度圖像,與目標(biāo)物體的灰度圖像組成完整的三維目標(biāo)的信息。利用主分量分析法和獨(dú)立分量分析法對(duì)綜合后的三維物體信息進(jìn)行特征提取和識(shí)別,達(dá)到了較好的識(shí)別結(jié)果。
　　 為了充分利用三維目標(biāo)的深度圖像,本文采用相位編碼傅立葉變換的方法對(duì)深度圖像進(jìn)行處理。將深度圖像作為相位因子,對(duì)其進(jìn)行傅立葉變換,并用其制成三維定向圖,用于三維目標(biāo)的識(shí)別和旋轉(zhuǎn)角度的判定;同時(shí)結(jié)合灰度圖像,文中采用主分量分析的方法,對(duì)訓(xùn)練圖像進(jìn)行特征分