| 基于空间约束模型的目标识别 |
| 其他题名 | Object Recognition Based on Spatial Constraint Model
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| 张衡
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| 导师 | 胡晓惠
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| 2009-06-02
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| 学位授予单位 | 中国科学院研究生院
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| 学位 | 硕士
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| 学位授予地点 | 北京
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| 关键词 | 局部特征
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| 摘要 | 目标识别技术在现实生活中的很多领域都有广泛的应用，但是由于遮挡，视角变换等因素的影响，目标识别技术仍面临着巨大的挑战。局部特征由于其本身固有的局部性，引起了人们的重视。结合空间分布约束，局部特征可以包含高层的语义信息，能够提高目标识别算法抗遮挡和视角变化的能力。本文分析对比了当前流行的局部特征检测方法，描述方法以及空间分布约束方法，并提出了一种“中心-特征”结构模型以及相应的目标识别方法。
首先介绍局部特征检测方法，深入研究局部特征描述方法，并从原理，不变性，匹配速度，适用情形等方面进行了比较分析。
综合显式模型和隐式模型的优缺点，提出了一种“中心-特征”结构的模型。该模型以目标中心作为衡量所有局部特征之间位置关系的参考点，既保留了星形模型等的准确性，同时又去掉了特殊结点，避免了特殊结点缺失带来的不利影响，提高了算法的稳定性。
基于上述空间分布约束模型提出了相应的目标识别算法。该算法同时考虑表面特征和空间位置之间的匹配程度。基于模板中目标的表面特征和形状因素构造空间分布约束模型，利用待检测目标的表面特征信息形成相关假设，通过假设检验定量衡量目标出现的位置及可能性，并提出了一种搜索目标中心位置的加速算法。实验验证了算法在相似变换及仿射变换下的有效性，且具有一定的抗缺失能力。 |
| 学科领域 | 计算机图像处理
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| 语种 | 中文
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| 内容类型 | 学位论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/163
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| 专题 | 天基综合信息系统全国重点实验室
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
张衡. 基于空间约束模型的目标识别[D]. 北京. 中国科学院研究生院,2009.
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