專利名稱：一種具有拒識功能的平均模板識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種具有拒識功能的平均模板識別方法，屬于自動目標識別技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
自動目標識別在圖像理解、計算機視覺、自動控制等諸多領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用，已提出了很多的實現(xiàn)方法，其中，平均模板識別方法由于原理簡單、實現(xiàn)方便，是目前應(yīng)用較為廣泛的方法之一，如基于平均模板的紅外圖像識別、人臉識別、指紋識別、SAR圖像識別等等。通過對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的分組平均，得到平均模板，進而利用平均模板與待識別圖像間的距離判斷目標類型。由于實際應(yīng)用中目標類別的多樣性，目前的平均模板識別方法主要實現(xiàn)了模板類目標的分類識別，對于未經(jīng)訓(xùn)練的非模板類目標樣本，其拒識能力有限或者根本不具備拒識能力。這時，對于非模板類目標數(shù)據(jù)，會得到錯誤的識別結(jié)果。鑒于此，本發(fā)明對普通的平均模板識別方法進行改進，使其具備了對非模板類目標的拒識能力。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題是:克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種具有拒識功能的平均模板識別方法，該方法不僅能夠有效進行模板類目標的識別，而且對未經(jīng)訓(xùn)練的非模板類目標具有拒識能力。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:一種具有拒識功能的平均模板識別方法，其特征在于:首先構(gòu)造目標的平均模板和識別門限，然后計算待識別圖像與該平均模板間的歐氏距離，通過對歐氏距離和識別門限的比較，對待識別圖像進行識別或者拒識，具體包括以下步驟:(I)利用訓(xùn)練樣本圖像生成平均模板，并計算平均模板與訓(xùn)練樣本間的歐氏距離；(2)根據(jù)步驟(I)中訓(xùn)練樣本與平均模板間的歐氏距離的統(tǒng)計信息計算目標識別門限；(3)利用平均模板與待識別圖像間的歐氏距離進行識別處理，對歐氏距離小于識另IJ門限的圖像，給出判定的目標類型，對歐氏距離大于識別門限的圖像拒識。所述步驟(I)中，對分組訓(xùn)練樣本的灰度值做統(tǒng)計平均以形成模板，計算公式為:.1 κtemplate = —^ Imagek式中template表示平均模板，image表示訓(xùn)練樣本，Ki表示第i類樣本數(shù)目。然后計算出平均模板與訓(xùn)練樣本間的歐氏距離，計算公式為:dis = I I image-template I式中dis為平均模板與訓(xùn)練樣本的歐氏距離，image為訓(xùn)練樣本，template為平均模板，11.11為二范數(shù)運算。
所述步驟(2)中，根據(jù)訓(xùn)練樣本與平均模板間歐氏距離的統(tǒng)計信息定義自適應(yīng)識別門限，其計算方法為:th = mean (dis)+n*std (diStrain)式中mean( )為期望值，std( )為標準差，diStrain為平均模板與相應(yīng)訓(xùn)練樣本間的歐氏距離，n為門限系數(shù)，其取值范圍為3 7。所述步驟(3)中，本發(fā)明所述識別處理與普通的平均模板目標識別方法相比，增加了對目標的拒識功能。首先計算待識別圖像與各類平均模板的歐氏距離，其中最小者作為待識別圖像與平均模板間的距離，記為distest，若該距離小于相應(yīng)平均模板的識別門限值，即:di Stest < th則給出判定的目標類型，否則拒識。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相 比的優(yōu)點在于:(I)本發(fā)明在平均模板目標識別算法的基礎(chǔ)上增加了拒識功能，對待識別圖像是否為模板類目標進行判斷，若待識別目標不是模板類目標則進行拒識。( 2)本發(fā)明所采用的識別門限根據(jù)訓(xùn)練樣本與平均模板間的統(tǒng)計信息自適應(yīng)計算得到，且對于不同類模板單獨設(shè)置識別門限，使得不同類目標的識別門限相互獨立。


圖1為本發(fā)明方法的實現(xiàn)流程圖；圖2為MSTAR數(shù)據(jù)中BMP2-C21目標的識別置信度曲線。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖及具體實施方式
詳細介紹本發(fā)明。本發(fā)明以圖像中目標區(qū)域的灰度值作為特征，采用均方誤差(Mean SquareError:MSE)或稱之為最小距離分類器對目標進行分類，計算待識別圖像與各類模板間的歐氏距離，將待識別圖像判為距離最小的模板所對應(yīng)的目標。本發(fā)明在原有平均模板算法的基礎(chǔ)上加入了拒識功能，根據(jù)訓(xùn)練樣本的統(tǒng)計信息自適應(yīng)設(shè)置識別門限，實現(xiàn)了對待識別圖像為模板類目標樣本和非模板類目標樣本的判斷，提高了平均模板識別方法的準確性。具體實現(xiàn)如圖1所示:(I)利用訓(xùn)練樣本圖像生成平均模板，并計算平均模板與訓(xùn)練樣本間的歐氏距離；在該步驟中，首先讀取N類訓(xùn)練樣本圖像，將圖像灰度值相加取平均后構(gòu)成N類模板，計算公式如下:
權(quán)利要求
1.一種具有拒識功能的平均模板識別方法，其特征在于步驟如下: (1)利用訓(xùn)練樣本生成平均模板，并計算平均模板與訓(xùn)練樣本間的歐氏距離； (2)根據(jù)步驟(I)中樣本與平均模板間的歐氏距離的統(tǒng)計信息計算目標識別門限； (3)對平均模板與待識別圖像間的歐氏距離進行處理，對歐氏距離小于識別門限的圖像判定目標類型，對大于識別門限的圖像拒識； 所述步驟(2)中，根據(jù)訓(xùn)練樣本與平均模板間歐氏距離的統(tǒng)計信息進行自適應(yīng)識別門限的計算方法為: th = mean (dis)+n*std (di Strain) 式中mean( )為期望值，std( )為標準差，distMin為平均模板與相應(yīng)訓(xùn)練樣本間的歐氏距離，n為門限系數(shù),取值范圍為3 7 ; 所述步驟(3)的識別處理與普通的平均模板目標識別方法相比，增加了對目標的拒識功能；利用平均 模板與待識別圖像間的歐氏距離同步驟(2)中定義的識別門限進行比較，對歐氏距離小于識別門限的圖像，給出判定的目標類型，對歐氏距離大于識別門限的圖像拒識。
全文摘要
一種具有拒識功能的平均模板識別方法，包含以下步驟(1)利用訓(xùn)練樣本圖像生成平均模板，并計算平均模板與訓(xùn)練樣本間的歐氏距離；(2)根據(jù)步驟(1)中樣本與平均模板間的歐氏距離的統(tǒng)計信息計算目標識別門限；(3)對平均模板與待識別圖像間的歐氏距離進行處理，對歐氏距離小于識別門限的圖像判定目標類型，對大于識別門限的圖像拒識。本發(fā)明根據(jù)歐氏距離的統(tǒng)計信息自適應(yīng)計算識別門限，不同類目標的識別門限相互獨立。由MSTAR數(shù)據(jù)進行目標識別的實驗表明，該方法不僅對模板類目標有很高的識別準確率，同時能夠有效拒識未經(jīng)訓(xùn)練的非模板類目標，是一種有效的目標識別方法。
文檔編號G06K9/62GK103246889SQ20131016116
公開日2013年8月14日 申請日期2013年5月4日 優(yōu)先權(quán)日2013年5月4日
發(fā)明者王文光, 劉凱琪, 孫進平, 孫作為 申請人:北京航空航天大學(xué)