專利名稱：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)及其系統(tǒng)，特別涉及一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)及其系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域目前目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別研究的目的都是用機(jī)器代替人工完成識(shí)別工作。國(guó)內(nèi)外在目標(biāo)識(shí)別的研究中，對(duì)于簡(jiǎn)單的單色目標(biāo)識(shí)別已取得很大進(jìn)展，如中文和英文字符的識(shí)別已達(dá)到商品化程度。而對(duì)具有不同色彩及形狀細(xì)節(jié)特征不同的多物體識(shí)別，即彩色目標(biāo)的識(shí)別研究，正處在發(fā)展階段。目前，以彩色圖像處理為基礎(chǔ)的對(duì)彩色目標(biāo)的識(shí)別技術(shù)，目前還處在使用人工方法進(jìn)行手動(dòng)操作的階段。如大恒公司的細(xì)胞識(shí)別系統(tǒng)就是使用手動(dòng)調(diào)節(jié)顏色閾值來(lái)進(jìn)行細(xì)胞數(shù)目統(tǒng)計(jì)的。
本發(fā)明的目的是提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)及其系統(tǒng)，克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足。本技術(shù)首次研制出應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)彩色多目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用多級(jí)背傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，按待測(cè)目標(biāo)的特征色將一般的三基色通道壓縮為單色彩通道對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可大大壓縮信息量，對(duì)具有對(duì)在取向、尺度及色彩等方面的單項(xiàng)或多項(xiàng)綜合畸變的多目標(biāo)具有畸變不變的識(shí)別能力。
本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本彩色多目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如

圖1所示。系統(tǒng)硬件由以下幾部分組成①彩色CCD，用以攝取景物并輸出標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)視頻信號(hào)。②圖像采集接口卡，實(shí)時(shí)地將CCD提供的視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)所能處理的數(shù)字彩色圖像數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中。③計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，此部分可以接受數(shù)字彩色圖像數(shù)據(jù)、進(jìn)行運(yùn)算并輸出識(shí)別結(jié)果。④目標(biāo)承載臺(tái)，此臺(tái)用于測(cè)試系統(tǒng)性能時(shí)，改變目標(biāo)的取向和相對(duì)于觀測(cè)點(diǎn)的位置。彩色目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的主體是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及其外圍設(shè)備。相應(yīng)識(shí)別軟件是一套在Windows操作系統(tǒng)下，用Microsoft公司開(kāi)發(fā)的Visual C++編寫的Windows應(yīng)用程序，此程序操作簡(jiǎn)單，可快速地處理接受到的彩色圖象數(shù)據(jù)，將識(shí)別結(jié)果輸出到計(jì)算機(jī)屏幕上，并以聲音形式提示操作者已完成識(shí)別工作。識(shí)別結(jié)果包括目標(biāo)數(shù)目、種類、色彩、位置及識(shí)別時(shí)間。
2工作原理圖2給出了本系統(tǒng)工作的原理圖。識(shí)別系統(tǒng)中的彩色CCD攝像機(jī)將外部包含了待識(shí)別目標(biāo)及其復(fù)雜背景的視場(chǎng)信息轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)PAL制式的視頻圖像信號(hào)并輸出。該視頻圖像信號(hào)輸入到與計(jì)算機(jī)總線接口的圖像采集卡中，圖像采集卡將視頻圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)所能處理的數(shù)字圖像信號(hào)并存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中。
計(jì)算機(jī)在獲得彩色圖像數(shù)據(jù)后，使用目標(biāo)的特征色進(jìn)行色彩濾波，將三通道彩色信息壓縮到一個(gè)二值通道內(nèi)。使用形態(tài)學(xué)方法對(duì)該二值通道的圖形進(jìn)行濾波，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。然后對(duì)原始圖像進(jìn)行局域分割，使用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)彩色圖像進(jìn)行照明不變性分色，得到目標(biāo)的完整輪廓。使用幾何變換法，將任意取向目標(biāo)的特征軸旋轉(zhuǎn)到一個(gè)特定的取向，實(shí)現(xiàn)取向歸一以后，通過(guò)對(duì)特征區(qū)域的面積積分實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。
技術(shù)細(xì)節(jié)1應(yīng)用彩色目標(biāo)的特征色進(jìn)行通道壓縮設(shè)目標(biāo)特征顏色的顏色向量為S，圖像上任何一點(diǎn)的顏色為X(其中S和X都是三維矢量)。應(yīng)用公式(1)得到一單通道圖像。 其中C、A、α為常數(shù)，其大小依彩色圖象的數(shù)據(jù)格式及顏色提取精度決定。根據(jù)彩色目標(biāo)的特征色進(jìn)行色彩濾波，實(shí)現(xiàn)通道壓縮，從而可以在單通道中進(jìn)行形態(tài)學(xué)面積濾波方法確定目標(biāo)位置。這種應(yīng)用特征色濾波進(jìn)行通道壓縮的方法，可以大大減少目標(biāo)定位的運(yùn)算量，提高運(yùn)算速度。2應(yīng)用多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像分割彩色目標(biāo)的整體形態(tài)輪廓信息是分布在不同色彩通道內(nèi)的。為在單通道中恢復(fù)目標(biāo)的完整特征，應(yīng)用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的局部色彩分類。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入層除圖像的顏色值RGB外，還有一個(gè)偏置輸入，共四個(gè)神經(jīng)元。其中間層是八個(gè)神經(jīng)元，而輸出層有兩個(gè)神經(jīng)元。結(jié)構(gòu)如圖3所示。該方法可以在目標(biāo)色彩存在畸變的條件下，實(shí)現(xiàn)畸變不變識(shí)別。3應(yīng)用幾何變換方法實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)不變識(shí)別目標(biāo)旋轉(zhuǎn)應(yīng)用如下公式I＝i*cosθ+j*sinθj＝-i*sinθ+j*cosθ(2)式中i、j為未旋轉(zhuǎn)時(shí)像素的坐標(biāo)，i’j’為旋轉(zhuǎn)后的位置，θ為旋轉(zhuǎn)的角度。應(yīng)用幾何變換中的旋轉(zhuǎn)方法可將目標(biāo)的取向進(jìn)行歸一，即將目標(biāo)的特征長(zhǎng)軸確定在統(tǒng)一的坐標(biāo)軸上。此取向歸一處理方法可大大減少的判斷過(guò)程需要的樣本數(shù)目和時(shí)間。有利于同時(shí)識(shí)別多目標(biāo)。
應(yīng)用多級(jí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，采用特征色彩及形態(tài)學(xué)濾波方法實(shí)現(xiàn)通道壓縮、目標(biāo)定位和圖像分割。在彩色目標(biāo)存在尺度、面內(nèi)取向、面外、角度及色彩等方面的綜合畸變的條件下，可實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)彩色目標(biāo)的快速實(shí)時(shí)識(shí)別?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)及其系統(tǒng)。
本發(fā)明的特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)是1識(shí)別目標(biāo)種類具有不同彩色及形態(tài)的多個(gè)待測(cè)目標(biāo)，2待測(cè)場(chǎng)景條件彩色背景3目標(biāo)畸變類型及容許范圍位置(直徑800mm視野內(nèi)任意點(diǎn))，取向(0°-360°)，及傾斜度(25°)，尺度(±10％)，照度及色彩方面的單項(xiàng)或多項(xiàng)變化，4正確識(shí)別率＞98％，5多目標(biāo)識(shí)別時(shí)間＜1秒。
優(yōu)點(diǎn)1、系統(tǒng)直接對(duì)多個(gè)彩色目標(biāo)所在場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別，而不是對(duì)由計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的或事先拍攝的圖片進(jìn)行事后識(shí)別。
2、采用特征色方法進(jìn)行色彩通道壓縮，將傳統(tǒng)的三基色通道壓縮為單彩色通道，大大壓縮了信息量，縮短了預(yù)處理和識(shí)別時(shí)間。
3、通過(guò)歸一方法實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)不變識(shí)別，可大大減少訓(xùn)練樣本數(shù)量及訓(xùn)練時(shí)間。
4、采用多級(jí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)彩色多目標(biāo)進(jìn)行圖像分割，可實(shí)現(xiàn)尺度，形態(tài)及色彩的綜合畸變不變識(shí)別。
5、全部處理過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，無(wú)需人工輔助尋找造目標(biāo)。
圖1是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意2是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)系統(tǒng)工作原理3是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖此系統(tǒng)可應(yīng)用于自動(dòng)實(shí)時(shí)識(shí)別多個(gè)具有不同顏色和形狀特征的目標(biāo)，在交通監(jiān)察、特定車輛的偵緝、違章車輛自動(dòng)記錄及細(xì)胞檢測(cè)等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。
權(quán)利要求
1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別系統(tǒng)，其特征為1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本彩色多目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)由以下幾部分組成①彩色CCD，用以攝取景物并輸出標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)視頻信號(hào)，②圖像采集接口卡，實(shí)時(shí)地將CCD提供的視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)所能處理的數(shù)字彩色圖像數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)中，③計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，此部分可以接受數(shù)字彩色圖像數(shù)據(jù)、進(jìn)行運(yùn)算并輸出識(shí)別結(jié)果，④目標(biāo)承載臺(tái)，此臺(tái)用于測(cè)試系統(tǒng)性能時(shí)，改變目標(biāo)的取向和相對(duì)于觀測(cè)點(diǎn)的位置，彩色目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的主體是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及其外圍設(shè)備，相應(yīng)識(shí)別軟件是一套在Windows操作系統(tǒng)下，用Microsoft公司開(kāi)發(fā)的Visual C++編寫的Windows應(yīng)用程序，此程序操作簡(jiǎn)單，可快速地處理接受到的彩色圖象數(shù)據(jù)，將識(shí)別結(jié)果輸出到計(jì)算機(jī)屏幕上，并以聲音形式提示操作者已完成識(shí)別工作，識(shí)別結(jié)果包括目標(biāo)數(shù)目、種類、色彩、位置及識(shí)別時(shí)間。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)，其特征為在識(shí)別系統(tǒng)中的彩色CCD攝像機(jī)將外部包含了待識(shí)別目標(biāo)及其復(fù)雜背景的視場(chǎng)信息轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)PAL制式的視頻圖像信號(hào)并輸出，該視頻圖像信號(hào)輸入到與計(jì)算機(jī)總線接口的圖像采集卡中，圖像采集卡將視頻圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)所能處理的數(shù)字圖像信號(hào)并存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中；計(jì)算機(jī)在獲得彩色圖像數(shù)據(jù)后，使用目標(biāo)的特征色進(jìn)行色彩濾波，將三通道彩色信息壓縮到一個(gè)二值通道內(nèi)；使用形態(tài)學(xué)方法對(duì)該二值通道的圖形進(jìn)行濾波，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位；然后對(duì)原始圖像進(jìn)行局域分割，使用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)彩色圖像進(jìn)行照明不變性分色，得到目標(biāo)的完整輪廓。使用幾何變換法，將任意取向目標(biāo)的特征軸旋轉(zhuǎn)到一個(gè)特定的取向，實(shí)現(xiàn)取向歸一以后，通過(guò)對(duì)特征區(qū)域的面積積分實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識(shí)別。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)，其特征為應(yīng)用彩色目標(biāo)的特征色進(jìn)行通道壓縮設(shè)目標(biāo)特征顏色的顏色向量為S，圖像上任何一點(diǎn)的顏色為X，其中S和X都是三維矢量。應(yīng)用以下公式得到一單通道圖像。 其中C、A、α為常數(shù)，其大小依彩色圖象的數(shù)據(jù)格式及顏色提取精度決定；根據(jù)彩色目標(biāo)的特征色進(jìn)行色彩濾波，實(shí)現(xiàn)通道壓縮，從而可以在單通道中進(jìn)行形態(tài)學(xué)面積濾波方法確定目標(biāo)位置。這種應(yīng)用特征色濾波進(jìn)行通道壓縮的方法，可以大大減少目標(biāo)定位的運(yùn)算量，提高運(yùn)算速度。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)，其特征為應(yīng)用多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像分割；彩色目標(biāo)的整體形態(tài)輪廓信息是分布在不同色彩通道內(nèi)的；為在單通道中恢復(fù)目標(biāo)的完整特征，應(yīng)用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的局部色彩分類。選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其輸入層除圖像的顏色值RGB外，還有一個(gè)偏置輸入，共四個(gè)神經(jīng)元，其中間層是八個(gè)神經(jīng)元，而輸出層有兩個(gè)神經(jīng)元，該方法可以在目標(biāo)色彩存在畸變的條件下，實(shí)現(xiàn)畸變不變識(shí)別；
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)，其特征為應(yīng)用幾何變換方法實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)不變識(shí)別i＝i*cosθ+j*sinθj＝-i*sinθ+j*cosθ(2)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)應(yīng)用如下公式式中i、j為未旋轉(zhuǎn)時(shí)像素的坐標(biāo)，i’、j’為旋轉(zhuǎn)后的位置，θ為旋轉(zhuǎn)的角度；應(yīng)用幾何變換中的旋轉(zhuǎn)方法可將目標(biāo)的取向進(jìn)行歸一，即將目標(biāo)的特征長(zhǎng)軸確定在統(tǒng)一的坐標(biāo)軸上。
全文摘要
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色多目標(biāo)融合識(shí)別技術(shù)及其系統(tǒng)是應(yīng)用多級(jí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),采用特征色彩及形態(tài)學(xué)濾波方法實(shí)現(xiàn)通道壓縮、目標(biāo)定位和圖像分割。在彩色目標(biāo)存在尺度、面內(nèi)取向、面外、角度及色彩等方面的綜合畸變的條件下,可實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)彩色目標(biāo)的快速實(shí)時(shí)識(shí)別。系統(tǒng)直接對(duì)多個(gè)彩色目標(biāo)場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)識(shí)別,大大壓縮了信息量,縮短了預(yù)處理和識(shí)別時(shí)間。訓(xùn)練樣本數(shù)量少及訓(xùn)練時(shí)間短。可實(shí)現(xiàn)尺度,形態(tài)及色彩的綜合畸變不變識(shí)別。
文檔編號(hào)G06F3/00GK1361503SQ0013666
公開(kāi)日2002年7月31日 申請(qǐng)日期2000年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2000年12月29日
發(fā)明者翟宏琛, 孫杰, 唐安亮, 張延 , 母國(guó)光 申請(qǐng)人:南開(kāi)大學(xué)