武漢理工大學(xué)自動(dòng)化畢業(yè)設(shè)計(jì)答辯ppt課件

1、姓名：楊帆 專業(yè)：自動(dòng)化專業(yè) 班級(jí)：自動(dòng)化0701班,利用OpenCV識(shí)別特定目標(biāo)體的算法研究,指導(dǎo)老師：蘇義鑫，梁紅,物體識(shí)別的研究背景,物體識(shí)別近年來(lái)逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。,(1)不同姿態(tài)和視角 (2)光照的影響 (3)遮擋問題 (4)尺度變化問題,隨機(jī)蕨算法的提出,這些算法運(yùn)算量較大而且難以滿足實(shí)時(shí)性，隨機(jī)蕨算法將運(yùn)算量較大的部分轉(zhuǎn)移到分類器訓(xùn)練過程中，構(gòu)造了一種名為隨機(jī)蕨的非層次結(jié)構(gòu)特征，基于樸素貝葉斯分類算法對(duì)局部圖像進(jìn)行快速識(shí)別。,樸素貝葉斯分類的思想基礎(chǔ)是：對(duì)于給出的待分類項(xiàng)，求解在此項(xiàng)出現(xiàn)的條件下各個(gè)類別出現(xiàn)的概率，哪個(gè)概率最大就認(rèn)為此待分類項(xiàng)屬于哪

2、個(gè)類別。 本次隨機(jī)蕨算法中采用的樸素貝葉斯稍有變化，可以稱為半樸素貝葉斯分類模型，如下圖所示。,樸素貝葉斯分類思想,OpenCV簡(jiǎn)介,關(guān)鍵部分的程序?qū)崿F(xiàn),流程圖,在本次設(shè)計(jì)中程序的調(diào)試是一項(xiàng)繁雜的工作，因?yàn)樵谲浖{(diào)試過程中會(huì)消耗大量時(shí)間進(jìn)行隨機(jī)蕨分類器的模型建立，這個(gè)時(shí)間大概需要半個(gè)小時(shí)，客觀來(lái)說還是很費(fèi)時(shí)間的。,程序的調(diào)試運(yùn)行,在VS2008進(jìn)行程序調(diào)試過程中，最開始使用的是debug模式，但是之后就發(fā)現(xiàn)release模式不僅節(jié)省時(shí)間而且性能好。,程序的調(diào)試運(yùn)行,以中華牙膏作為目標(biāo)物體,有干擾無(wú)遮擋情況下識(shí)別物體,有傾斜情況下識(shí)別物體,有遮擋情況下識(shí)別物體(1),有遮擋情況下識(shí)別物體(2),有遮擋情況下識(shí)別物體(2),畢業(yè)設(shè)計(jì)完成了利用OpenCV對(duì)特定目標(biāo)體即中華牙膏的識(shí)別，而且在有其他物體干擾和傾斜甚至有遮擋的情況下還是能夠準(zhǔn)確識(shí)別出目標(biāo)物體。,設(shè)計(jì)中存在的問題,但這并不表示在設(shè)計(jì)中所有的目標(biāo)物體都具有如此好的識(shí)別性能，有的目標(biāo)物體識(shí)別出來(lái)效果不好，這也說明目前的程序還沒有較好的魯棒性，還需要進(jìn)一步完善。,在這里要感謝指導(dǎo)我畢業(yè)設(shè)計(jì)的梁紅老師和蘇義鑫老師，整個(gè)畢業(yè)設(shè)計(jì)期間他們給予了很大的幫