期刊文献+

家用机器人的部分遮挡物体的识别 被引量:1

Recognition of Partially Occluded Objects in Household Robot
下载PDF
导出
摘要 提出家用机器人的一种部分遮挡物体的识别方法。采用基于 MCD距离的相关匹配法作为图像相似度的度量方法 ,将空间移位编码法应用于联合图像编码。这样编码后的二值图像易于光学处理 ,相关曲面更尖锐 ,遮挡物体的识别率更高。 This paper proposed a method for recognizing partially occluded objects.A new image matching method about similarity measurement is put forward based on Maximum Close Distance,and space move place encoded is put forward to encode joint images.The results indicate that the encoded two value image is apt to process in Optics and correlation curve is much more sharp, the discrimination of occluded objects is much more high.
作者 黄黎红
出处 《现代电子技术》 2005年第1期112-113,117,共3页 Modern Electronics Technique
关键词 部分遮挡 图像匹配 相似度度量 编码 识别 partially occluded image matching similarity measurment encode recognition
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献21

  • 1成罡,袁石夫,邬敏贤,金国藩.联合击中击不中变换相关器[J].光学学报,1997,17(3):318-324. 被引量:7
  • 2张立明.人工神经网络的模型及其应用[M].复旦大学出版社,1992..
  • 3付京逊 R.C.冈萨雷斯 等.机械人学控制、传感技术、视觉、智能[M].北京:中国科学技术出版社,1989..
  • 4杨皓筠.相关跟踪中若干关键问题的研究:硕士学位论文[M].武汉:华中科技大学图象识别与人工智能研究所,2000,4..
  • 5陈宏利,舰船光学,1995年,2期,31页
  • 6朱耘,舰船光学,1995年,3期,29页
  • 7Liu L,Opt Eng,1994年,33卷,10期,3447页
  • 8Javidi B,Appl Opt,1991年,30卷,29期,4234页
  • 9Yuan S,Optics Lasers Engineering,1996年,24卷,4期,289页
  • 10Liu Haisong,中国激光,1999年,26卷,3期,283页

共引文献76

同被引文献11

  • 1武勃,黄畅,艾海舟,劳世竑.基于连续Adaboost算法的多视角人脸检测[J].计算机研究与发展,2005,42(9):1612-1621. 被引量:66
  • 2申金媛,李现国,常胜江,张延炘.相位特征在三维物体识别中的应用[J].物理学报,2005,54(11):5157-5163. 被引量:8
  • 3田国会.家庭服务机器人研究前景广阔[J].国际学术动态,2007(1):28-29. 被引量:21
  • 4田国会,新井民夫.家庭服务机器人系统模块化分层控制结构[C]//中国人工智能学会第11届全国学术年会,北京:北京邮电大学出版社,2005:1081-1086.
  • 5MICHAEL B, ISMAIL M A. Recognition of occluded polyhedron from range images[J]. Pattern Recognition, 2000, 2(1): 1351-1367.
  • 6YASUSHI S, FUMIAKI T. 3D Object recognition using segment-based stereo vision[ C]//3^rd Asian Conference on Computer Vision. HongKong China: Springer, 1998:249-2561
  • 7CHEN Jin-long, GEORGE C S. Determining pose of 3D objects with curved surfaces [ J ]. IEEE Transactions On Pattern Anal & Machine Intel, 1996, 18(1):52-57.
  • 8PAUL V, MICHAE L J. Rapid object detection using a boosted cascade of simple featttres [ C ]// Proceedings of International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Hawaii USA: IEEE Press, 2001: 511-518.
  • 9RAINER L, ALEXANDER K, VADIM P. Empirical analysis of detection cascades of boosted classifiers for rapid object detection[C]// Proceedings of 25^th German Pattern Recognition Symposium. Magdeburg Germany. IEEE Press, 2003: 297- 304.
  • 10FREUND Y, SCHAPIRE R E. Experiments with a new boosting algorithm[C]//Proceedings of the 13^th Conference on Machine Learning. San Francisco USA: IEEE Press, 1996: 148- 156.

引证文献1

二级引证文献12

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部