圖像處理與理解ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-10 12:35 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ，背景與目標(biāo)不僅有很大的動(dòng)態(tài)變化范圍，而且它們以未知的方式變化。目前的 ATR的研究都是在一定假設(shè)條件下建立的，一旦這些假設(shè)條件不成立或不再完全成立時(shí)，其 ATR系統(tǒng)就不再有效。 另外，目前國(guó)內(nèi)外研究的很多 ATR方法和算法，除了存在很大的局限性外，在實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)方面還有很大的距離。因此，當(dāng)前國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家鑒于精確制導(dǎo)武器在未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)中的重要地位，還在投入大量人力財(cái)力開(kāi)展 ATR研究，如美國(guó)國(guó)防部已將 ATR技術(shù)列為二十一世紀(jì)的關(guān)鍵技術(shù)之一。 我國(guó)從二十世紀(jì)七十年代以來(lái)對(duì) ATR技術(shù)研究也投入較大的人力財(cái)力。國(guó)防科工委、航天部、電子工業(yè)部等很多研究所以及國(guó)內(nèi)重點(diǎn)高校如國(guó)防科大、哈工大、北理工、華中科技大學(xué)、東南大學(xué)等都在開(kāi)展此項(xiàng)研究，取得不少重要研究成果。但總的來(lái)看還是處于理論方法和算法的研究，所研制的ATR系統(tǒng)還處于實(shí)驗(yàn)室樣機(jī)階段，其性能還有待提高，離真正實(shí)戰(zhàn)的要求還有較大的距離。 涉及圖像處理的主要技術(shù) ?圖像分割： 雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者已提出很多種圖像分割算法，但由于背景的多變性和復(fù)雜性，至今為止還沒(méi)有一種能適用于各種背景的圖像分割算法。當(dāng)前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息處理方法有可能找到新的圖像分割方法。 ?特征提?。?計(jì)算描述目標(biāo)的特征，如目標(biāo)的幾何形狀特征、統(tǒng)計(jì)特征、矩特征、紋理特征等 ?圖像識(shí)別： 統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 ?圖像跟蹤 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的視覺(jué)監(jiān)控 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的視覺(jué)監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)新興的應(yīng)用方向 . 對(duì)于視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)而言，一般涉及到 運(yùn)動(dòng)檢測(cè) 、運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)分類(lèi) 、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 跟蹤 以及監(jiān)視場(chǎng)景中目標(biāo)行為的 理解與描述 幾個(gè)過(guò)程。 ?以安保系統(tǒng)應(yīng)用為例 其中，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、目標(biāo)分類(lèi)、人的跟蹤屬于視覺(jué)中的低級(jí)和中級(jí)處理部分 (Lowlevel and Intermediatelevel Vision)，而行為理解和描述則屬于高級(jí)處理（ Highlevel Vision）。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類(lèi)與跟蹤是視覺(jué)監(jiān)控中研究較多的三個(gè)問(wèn)題，而行為理解與描述則是近年來(lái)被廣泛關(guān)注的研究熱點(diǎn)，它是指對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行分析和識(shí)別，并用自然語(yǔ)言等加以描述。 由于智能房間的門(mén)禁系統(tǒng)、軍事安全基地的視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)、高級(jí)人機(jī)交互等應(yīng)用需求， 基于運(yùn)動(dòng)視覺(jué)的生物特征識(shí)別技術(shù)研究 日益顯得迫切和重要。例如，在人機(jī)交互中不僅需要機(jī)器能知道人是否存在、人的位置和行為，而且還需要利用特征識(shí)別技術(shù)來(lái)識(shí)別與其交流的人是誰(shuí)。 人運(yùn)動(dòng)分析與生物特征識(shí)別相結(jié)合的視覺(jué)監(jiān)控 目前已經(jīng)成為一個(gè)流行的研究方向，特別 是非接觸式遠(yuǎn)距離的身份識(shí)別研究 —— 基于運(yùn)動(dòng)視覺(jué)的第二代生物特征識(shí)別技術(shù)，近來(lái)倍受關(guān)注。 例如，美國(guó)高級(jí)研究項(xiàng)目署 DARPA在 2022年資助的重大項(xiàng)目 —— HID計(jì)劃 （ Human Identification at a Distance）， 它的任務(wù)就是開(kāi)發(fā)多模式的監(jiān)控技術(shù)以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離情況下人的檢測(cè)、分類(lèi)和識(shí)別，從而
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