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基于集成成像系统的三维物体旋转不变识别

郝劲波  王晓蕊  张建奇  徐茵  
【摘要】:提出一种基于集成成像系统,利用综合判别函数对三维物体进行旋转不变识别的新方法。三维成像技术可以记录诸如深度等物体的三维信息,因此相比于传统的二维物体识别技术,三维物体识别技术由于记录的信息量更大,所以识别效果更加精确,也更具有实用价值。目前采用的三维物体识别技术主要有集成成像和数字全息。相比于数字全息,集成成像系统使用非相干光源,且光路简单,对记录环境要求不高,可以降低观察者的视觉疲劳,已被广泛的应用于三维物体识别。基于集成成像系统的三维物体识别已被广泛研究,对于更具有实用价值的,发生诸如旋转等畸变的三维物体的识别也提出了一些方法,但是这些方法模型都较为复杂,运算量大,需要记录大量的物体信息才可以得到较高的识别精度,并且对于旋转角度也有限定,不能实现真正的旋转不变识别。综合判别函数的机理是建立一个对于输入的发生旋转的图像可以得到相同的相关输出结果的滤波函数,应用于二维图像识别。本文提出一种新方法,将综合判别函数与集成成像系统相结合,实现三维物体的旋转不变识别。由于集成成像系统所获得的单元像阵列之间具有高关联特性,因此仅需要很少的单元像阵列来制作综合判别函数的训练样本集,就可以包含所有旋转角度的三维物体的信息,大大减少了需要记录的信息量,降低了运算复杂度,而且不会影响识别精度。对该方法进行了实验验证,用集成成像系统采集并记录旋转物体三维信息的单元像阵列,取部分合成综合判别函数,并模拟光学匹配滤波的方法进行识别。结果表明,对于训练集内的三维物体,样本集内的三维物体,都实现了旋转不变识别,且效果良好;对于样本集外任意旋转角度的三维物体,也实现了高精度的识别。因此,该方法可以实现真正的三维物体旋转不变识别,并且与其它方法相比,识别精度高,对于旋转角度没有限制,并且运算复杂度大大减小。

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