第十六章物体识别

第十六章物体识别 物体识别的基本方法: 建立物体模型使用匹配算法从图像中识别出相似的物体。物体识别定义：给定一幅包含一个或多个物体的图像和一组对应物体模型的标记，机器应将标记正确地分配给图像中对应的区域或区域集合。

16．1识别系统的基本组成 四个主要模块：模型库、特征检测器、假设生成(hypothesis formation)和假设验证(hypothesis verification)等模块

16．2 物体识别的复杂度 • 场景不变性 • 图像模型空间 • 模型库中物体的数目 • 图像中物体的数目和遮挡问题

16.3 图像矩不变量特征表示 不变量矩不变量：物体图象经过平移、旋转以及比例变换仍然不变的矩特征量。图象f(x,y) 则p+q阶矩定义如下 p+q阶中心矩定义如下

(p+q）规范化中心矩 利用二阶和三阶规范化中心矩可以导出下面七个不变矩组

16.4 三维物体模型表示 • 基于表面的物体模型表示方法，如表面片、网机表示等。 • 基于体积的物体表示方法，如结构立体几何、体元或体系表示。 • 基于函数的表示方法，样条函数、超二次曲面等到。

(1) 多视图表示 用图像表示物体的一种方法是朝向图(aspect graph)表示，朝向图包含了一个物体的所有稳定的视图。以及所有稳定视图之间的关系

(2)结构立体几何 结构立体几何方法使用简单的立体基元和一组布尔运算来表示物体，立体基元包括长方体、圆锥、圆柱和球等简单的三维形状，布尔运算是指：并、交、差。CSG表示式如下： <CSG 表示>：：<立体基元> | 依据 <运动参数> 移动 <CSG表示> | <CSG 表示> <布尔运算> <CSG 表示>

利用上述运算可以将物体的结构立体几何表示用一个树结构来描述利用上述运算可以将物体的结构立体几何表示用一个树结构来描述

叶结点表示立体基元或运动参数，其它结点表示布尔运算。通过立体基元可以构造许多“人工”物体。叶结点表示立体基元或运动参数，其它结点表示布尔运算。通过立体基元可以构造许多“人工”物体。

(3)体积表示 物体的体元表示单元分解示意图

(4)扫掠表示：广义柱面

(5)三角形网面表示

16．5 特征检测与识别策略

(1) 特征检测 全局特征图像区域的一些特征，如面积、周长、傅里叶描述子和矩特征等。局部特征位于物体的边界上或者表示区域中可分辨的一个小曲面，比如曲率及其有关的性质就属于局部特征。

关系特征 基于区域、封闭轮廓或局部特征等实体的相对位置关系建立。完全相同的特征，但关系特征稍微不同，则可能表示完全不同的物体。

（2）特征分类 假设N个特征已经从图像中检测出来，并被规范化，以便可以表示在同一度量空间。接下来假设一个物体的特征可以表示为N维特征空间中的一个点，其中N维特征空间是为特定物体识别任务而定义的。 1）最近邻分类器

物体在特征空间中表示为点的示意图

2）贝叶斯分类器 条件概率密度函数，表示每一类物体特征值的概率

16．6 验证 给定一幅物体的图像，在图像中找出某类物体出现的数量及出现的位置，这是基本的验证问题，而不是物体识别问题。（1）模板匹配假定有一个模板g(i, j)，检测图像f(i, j)中的模板存在情况。测量模板强度值同对应图像值之间的不相似度：其中 R是模板区域

误匹配测量方法 数字表示这种算子称为f和g之间的互相关

模板匹配

（2）形态方法

上机作业： （1）基于摸板匹配方法实现字符检测，参考图16.17。（2）基于形态方法实现字符检测，参考图16.18。

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