旋转粗糙目标微运动特征识别技术

基于动态散斑技术的微运动特性识别在目标探测领域具有重要的研究价值.以粗糙面散射理论为基础,研究了旋转粗糙凸体目标的动态散斑时间相关函数,给出了旋转圆锥体目标动态散斑时间相关函数.将数值结果与相同条件下实验结果进行比较,验证了圆锥体目标时间相关长度的有效性.利用粒子群算法,反演出旋转圆锥体的旋转角速度和视线角.结果表明,该方法可识别旋转圆锥体范围为20°—90°之间的视线角值和范围为0.5—6 r/min的角速度值,为微运动特征识别提供理论和实验依据.     

大范围畸变不变光电混合图像识别研究

介绍一种用动态滤波及统计相关数据处理的滤波器设计方法。光学一数字混合系统使用该滤波器用于畸变（平移、比例、旋转、强度）不变目标识。计算机仿真和实验证明该系统对大的畸变范围具有检测识别目标的能力。还给出多目标识别的数值模拟。     

复杂背景下运动目标的光学相关识别

在应用光电混合联合变换相关器实现运动目标相关识别的过程中,针对目标与模板由于运动所产生的差异和复杂背景影响相关器识别率的问题,采用了一种以高斯函数的一阶导数做小波多尺度边缘提取和形态学膨胀进行边缘加粗处理相结合的方法。这种方法可充分利用小波多尺度的特点,使得提取后的边缘在抑制噪声的同时,能保留更多的细节信息,明显改善复杂背景下运动目标的相关识别问题。对以低对比度和小目标为特点的动态序列进行光学相关实验,结果表明,这种方法能有效增强探测目标的相关峰亮度,验证了算法对复杂背景下运动目标识别的可行性。     

旋转粗糙目标动态散斑统计特性研究

针对旋转目标视线角和角速度的特征识别问题,基于激光散射理论,分析了可见光波段激光中旋转对称目标动态特性,设计了多姿态旋转运动目标的时序散斑测量光路.研究结果表明:采用多幅图相关函数计算方法对时序图进行处理,得到了不同视线角和角速度的动态散斑归一化时间相关函数曲线.给出了目标范围为0.5r/min~6r/min角速度,范围为20°~90°视线角与时间统计特性的关系.     

基于注意力卷积神经网络的动态手势识别研究北大核心CSCD

针对复杂环境下动态手势识别准确率低的问题,提出了一种基于长短期记忆网络和卷积神经网络的动态手势识别算法。采用长短期记忆网络学习每个滤波器的权重,预测人体外形相关的滤波器组;采用卷积神经网络提取目标手势的轨迹图,创建彩色的轨迹图像;将轨迹图像送入注意力卷积神经网络训练,利用神经网络识别出复杂环境下的手势。实验结果表明,该算法能够准确地检测与跟踪手势的动态变化,并且实现了较好的手势识别准确性。     

光学多目标识别的新方案

介绍一种数学形态学的击中与否（Ｈｉｔ－ｏｒ－Ｍｉｓｓ）算法，能快速准确实现光学多目标识别的新方案，避免了普通光学相关目标识别方法中经常出现的错误信号，因此，其目标识别结果更为有效可靠。     

平面反射镜组在光学相关器中的应用

为了解决光学相关器无法与发生旋转的目标进行光学相关识别的问题,提出了使用平面反射镜组获取目标图像,与模板图像进行相关识别。在获取目标的光学系统中,加入一个由多个平面反射镜围成的正多棱柱体,它可以使目标产生的一组不同角度的镜像,将其作为目标图像与模板图像进行相关识别。可以从不同旋转角度的目标产生的镜像组中找到角度相似的镜像,这类目标图像与模板图像进行相关运算,能够得到相关峰。实验表明,将通过平面反射镜组获得的目标的镜像组作为目标图像,是解决光学相关器针对旋转目标识别问题的有效途径。     

四元量化的综合鉴别函数滤波器实现比例不变相关识别

设计一种基于综合鉴别函数(SDF)的比例不变相关识别滤波器，将频域中被SDF调制的相关输出函数进行复数形式的四元量化（QFCQ），并采用叠代算法调整SDF的系数，使输出的相关峰尖锐，区分能力强，同时满足不同比例图像等相关峰输出的准则，从而达到了比例不变识别的要求.计算机仿真实验对属于训练图像系列的目标图像进行了识别，并与基本的SDF及二元化纯相位SDF做了比较，结果表明该方法具有较好的识别效果.     

动态目标定位和字符识别技术在机器人视觉中的应用研究

提出了一种机器人"手-眼"视觉分步动态目标定位方法,实验中保持摄像机图像平面与工作台平面平行,并对摄像机的拍摄高度进行设定,最终将目标定位在图像的中心位置。在目标类型识别过程中,采用BP神经网络技术对目标表面字符进行识别,通过识别的字符判定目标类别。最终由字符信息及目标定位信息引导末端执行器完成对目标的准确分选。     

强度不变的自动模式识别技术

针对光学模式识别技术用化要求，提出一种新的图像预处理算法，使识别现场光照明强度及分布的变化对识别效率所带来的影响大大降低。采用该算法进行实时硬件光学相关试验结果证实应用该算法可以实现强度的自动目标识别。     

光学相关器在自动目标识别中的应用

为使光学相关器更好地应用于自动目标识别领域,保证在较高识别速度下,具备良好的识别效果,介绍了应用于自动目标识别领域的联合变换相关器和匹配滤波相关器.针对匹配滤波相关器实现过程中的两项关键技术,在滤波器编码技术上提出了构造等相关峰综合鉴别函数以解决畸变不变识别问题.在相关峰识别技术上,针对阈值法存在的不足,提出利用BP神经网络对相关平面相关峰进行识别,采用划分感兴趣区域的方法减少了输入层神经元数目,简化了神经网络结构.借助搭建的光学相关器系统验证了该方法可对相关信号和噪声进行有效分类,提高了光学相关器的识别效果.     

基于光学相关的多目标检测

运用傅里叶变换相关识别技术实现了无畸变、有平移多目标的检测。在此基础上讨论了图像边缘信息和非边缘信息对相关性能的影响。运用分数傅里叶变换相关识别技术实现了目标图像存在尺度、旋转畸变而无平移变化时的目标检测。结果表明,分数傅里叶变换的级次选择对目标图像的旋转和尺度畸变有一定的补偿作用。在分数傅里叶变换相关中,通过简单的级次调节可实现一定范围内的旋转、尺度畸变不变识别。     

基于光学相关的红外目标检测

光学图像处理技术能以复振幅、并行、高速度和巨量互连来处理信号。利用光学方法的半色调网屏技术实现了红外图像的假彩色编码,提高了红外图像的可识别性;利用光学相关识别技术构造了一种基于4f系统的光学图像实时相关识别系统,以实现对红外图像的实时处理和识别。     

图像的微分处理与相关识别

介绍了小波图像微分原理,并对图像的微分处理与相关识别进行了实验分析和研究。实验结果表明,对图像进行小波微分预处理后,可以有效地减少图像中的低频成份,这就使图像相关运算更多地比较了图像的细节变化,增加了相关图像的信息量,可以有效地提高图像的识别能力。     

基于小波边缘提取的灰度图象联合相关识别预处理

本文将小波变换方法用于灰度图象的联合变换相关识别中,采用不同的尺度因子对输入图象进行边缘提取预处理,使相关识别结果得到不同程度的改善.通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法的预处理结果和对识别的影响,在同时衡量相关识别能力及其对噪音的敏感性前提下,小波变换边缘提取预处理明显优于各种微商边缘提取方法.调节小波变换尺度因子还能使识别能力与噪音敏感性这两方面得到更好地均衡,使小波变换边缘提取预处理能够适应不同的图象输入条件和相关输出要求.结果表明,在联合变换相关识别中采用小波变换对输入图象进行预处理是一种更理想的方法。     

基于光学小波微分预处理的联合变换相关目标识别

提出了一种基于光学小波变换微分预处理的光电混合联合变换相关系统,该系统利用同一光路可实时实现对输入图象的小波变换微分预处理和联合变换相关识别.实验结果表明:该系统能得到很尖锐的互相关峰,可显著提高联合变换相关器的识别能力.     

Existence problem of optical correlation based pattern recognition

The existence problem of optical correlation based pattern recognition, namely its range of validity and its limitation, is discussed in this paper conjointly with the function approximation theory of neural networks. The conclusion is that only if the sets to be recognized are linearly separable (which is rare) or the subsets, in which a segmental sample of the targets is involved, are linearly separable, can the classical 4f optical correlation system carry out the task of recognition inerrably. The recognition principle of a joint transform correlator is the same as that of a 4f system, and so is its range of validities. Based on the demonstration of the existence problem of optical correlation based pattern recognition an evaluation on some important problems that were studied in this field over the past 40 years is presented explicitly.     

Design of Header Recognition Filter for Binary Phase Shift Keying in Header Recognition Unit using Time-Space Conversion

Optical header recognition is one key function that enables ultrafast optical routing in photonic packet-switched networks. Especially, optical header recognition based on optical correlation processing has attracted much attention. Header signals using optical codes are decoded using optical correlation processing. We improve the decoding method for Binary Phase Shift Keying (BPSK) header signals in order to suppress crosstalk caused by matched filtering in the header recognition unit. We design a header recognition filter using the technique of a multiple-object discriminant filter (MODF). Results of preliminary experiments show that the designed header recognition filter can suppress crosstalk. The intensity ratio of correlation signals of a target header signal to non-target ones is higher than 1.95 : 1 in case of 4-bits BPSK header signals.     

基于光学子波变换的SDF匹配滤波器

提出了一种基于光学子波变换的综合判别函数匹配滤波器(WFSDF),将光学子波变换和综合判别函数相结合,只用一个简单的4f系统就能实现输入图像和SDF子波变换的相关运算。采用计算全息的方法制作复数匹配滤波器。计算机模拟仿真结果表明,与传统的SDF匹配滤波器相比,WFSDF匹配滤波器,锐化了相关峰,提高了识别率,同时简化了光路,能够实现多目标的畸不变识别。     

基于多模板子空间的支持向量机多类自然形状识别

自然物体的检测与识别是机器视觉以及模式识别的重要任务。由于自然物体形状的多样性与柔性以及视觉判别的复杂性,使基于计算机的自然形状物体的准确检测与识别变得比较困难。提出了基于多模板子空间的支持向量机(SVM)多类自然形状识别方法。利用广义Hough变换表示自然形状物体轮廓,针对每个类别通过训练得到多个匹配模板;检测时利用多模板最近邻相关匹配进行粗检测,使用支持向量机进行分类。在相关匹配限定的子空间内收集训练样本,有效地降低了训练样本数目。实验结果证明所提出的自然形状检测与识别方法是十分有效的,大大改进了经典检测算法的检测效果以及自动化程度。