目标自动识别4ppt课件

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1、图像探测、跟踪与识别技术主讲人：赵丹培宇航学院图像处理中心zhaodanpei@buaa.edu.cn电话：823399722010年11月22日第五章成像自动目标识别技术学习目的自然场景和复杂条件下的自动目标识别是光电子、智能控制、地球与空间科学、人工智能、模式识别、计算机视觉、脑科学等多学科十分关注的交叉学科前沿，通过对识别算法的学习，了解一个ATR系统的基本工作原理和识别过程，从而能够设计并实现一个简单的成像目标自动识别系统。学习的重点自动目标识别的基本过程；特征提取与分类器的设计；几种典型的目标识别算法。本章的主要内容5.1自动目标识别

2、技术概述5.2成像目标识别的基本过程5.3目标的建模与表达5.4目标分类与识别的基本原理5.5几种典型的目标识别算法5.1自动目标识别技术概述目标识别算法源于统计模式识别，统计决策和估计理论是这类算法的基础。目标特征和参考目标模式特征的获取过程会引入噪声和不确定因素，因此需要将统计方法和决策理论应用到目标识别算法中即统计分类器。识别问题的内涵成像自动目标识别本质是一个逆问题求解，即从客观场景的表象-图像或图像序列逆向推导客观场景的某些本质信息的反演问题。它可以分为四个层次：①检测-仅仅给出潜在的待识别目标，但还没有确认，还存在虚警的可能；②识别

3、-确认了目标所属类型；③定量信息的提取-目标的位置、运动特性、目标的结构等；④理解-目标行为及场景语义的解释等。1、ATR：AutomaticTargetRecognition什么是目标自动识别技术？自然场景和复杂背景条件下的自动目标识别（ATR）是研究利用各种传感器（声、光、电、磁等），特别是成像传感器，如可见光、红外线、合成孔径雷达、逆合成孔径雷达、激光雷达、多谱或超普传感器等，从客观世界中获取目标/背景信号，并使用光/电子及计算机信息处理手段自动地分析场景，自动地检测、识别感兴趣的目标及获取目标各种定性、定量性质的科学技术领域。目标识别中

4、学习方法的分类：有监督学习方法：假设有一个可用的训练数据集，并通过挖掘先验已知信息来设计分类器，成为有监督学习方法。无监督学习方法：没有已知类别标签的训练数据可用，给定一组特征向量来揭示潜在的相似性，并将相似的特征向量进行聚类，称为无监督学习方法。半监督学习方法：利用少量带有已知类别标签的数据和大量无标签的数据，找到规律，完成聚类任务。将标记过的数据作为约束条件，为聚类算法提供所需的先验知识。聚类任务就是在同一聚集里强制分配某些点或排除被分配在同一聚集里的某些点。5.3目标的建模与表达典型目标类型取决于成像条件约束和目标内在性质，依据目标图像形

5、态把目标分为以下四种类型：点源和斑状目标超远距离成像条件下，目标图像为亚像素或少像素，无形状信息，称之为点源或斑状目标，例如恒星、卫星、流星等；线状和条带状目标远距离成像条件下目标图像为延展性的互相连接的直线段、曲线或条带，其宽度为单个像素或少像素，与其长度不成比例。可以想象为点源或斑状目标按某种运动规律在二维或三维空间勾画出的轨迹。例如：桥梁、道路、运动的点源或斑点目标的投影轨迹等。面状目标二维平面目标，或其第三维与其它二维相比不成比例的三维目标，在一定条件下，可将其近似为二维目标，例如机场跑道、机场、高空俯瞰地面的目标。三维立体目标在较近距

6、离成像且可能从多个不同视点观测，立体目标的三维信息均能平衡充分地反映在其二维图像或图像序列中。这些目标从不同的视点观察一般呈现不同的视图，由于这些视图是三维物体在不同视点平面上的投影，表现差异极大，从而能综合反应物体的三维特性。例如，天空中的飞机、海面的舰船、建筑物。目标表示方案ATR算法中最常用的目标表示方案包括统计表示、句法表示、关系表示、投影几何表示、基于传感器物理模型的表示。统计模型使用了许多特征来表示目标，这些特征包括抽象图像特征（如强度矩或边缘成分）和几何结构特征（如长宽比、形态矩）。句法模型则通过句法来表示目标，目标的各个部分被表

7、示成属性树，属性树就描述了目标的特征。例如坦克有炮塔、履带、炮管和引擎。关系模型考虑目标中各个部分及其相互关系确定的规则，如各部分之间的方位、大致距离等。投影几何模型包括三维线框模型或小面化模型表示中目标各部分之间的明确关系。传感器物理模型利用了有关目标环境和传感域中现象的信息，以获得目标各部分期望观察的概率表示。5.4目标分类与识别的基本原理目标分类与识别的内涵目标分类与识别面临的困难和挑战视点变化光照改变遮挡存在尺度改变姿态变形背景混叠类内变化明显目标分类与识别设计的关键问题5.4.3分类与识别涉及的关键问题根据研究对象的特征或属性，运用一

8、定的分析算法认定它的类别，使分类尽可能符合事实。目标的分类涉及到以下问题：特征提取特征选择分类器设计一个分类系统的设计过程：什么是特征？在目标识别中，