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车牌识别黑色空间和模糊逻辑

文章出处:责任编辑:人气:-发表时间:2016-01-04【

  目标跟踪作为机器视觉领域内的一个研究热点,众多研究者在这方面提出了不同的跟踪算法,整体看来,大部分研究者都将精力集中在了对目标特征的提取和目标跟踪算法的优化上,还有一部分研究者针对目标的特征学习挖掘新的算法,这些从理论的层面上讲都应该属于目标跟踪过程的中后期。目标的智能定位是目标跟踪的开始阶段,决定了整个的目标跟踪过程,

  其重要性是不言而喻的,可惜的是在这方面的研宄者少之又少.产生这种现象的原因主要是目标特征的描述问题,从各个方面来描述都会带有诸多的主观性色彩,至今为止没有一个确定的标准来规范对目标特征的描述,通过阅读文献不难看出,在目标跟踪的开始实现对目标的定位,处理的方法基本一致,通过人工标记目标。

  对目标的定位我们可以称为目标初始化,实现智能监控的目的就是省去大量的人力耗费,如果能够实现对目标智能检测和自动定位,这具有非常重大的意义。而且在车牌识别摄像机的目标跟踪过程中,准确的目标检测定位是衡量一个系统的重要标准之一,所以对运动目标的检测和目标自动定位进行了探索研究,对颜色特征进行了模糊量化,提出了一种基于颜色并融合运动方向的目标跟踪方法。

  主要介绍前景检测方法进行了对比实验:节讨论了颜色空间的量化降维和基于颜色的目标分块模型.介绍了融合运动方向的目标块跟踪算法,实现对目标的定位与跟踪。给出了行人目标跟踪实验结果和分折并在最后一节对本章内容做了总结.合运动方向的目标特征模型

  在模式识别中,颜色特征是描述目标特征最常见的特征之一,也是模糊性最大的特征。本节主要介绍了HSV颜色空间和模糊量化的理论,给出了量化结果,阐述和研究了基于颜色的行人目标分块方法。

  黑色空间和模糊逻辑

  颜色常用颜色空间来表示。颜色空间是用一种教学方法形象化表示颜色,人们用它来指定和产生颜色,图像采集设备和采集技术的发展,采集精度也由最初的8位发展到12位、16位,伴随精度的提高的数据量的级数增长,而为了满足对图像处理实时性的要求,需要在不影响处理效果和性能的条件下,采用颜色的降维处理,为的就是换取较小的存储空间和计算量·满足计算机的计算要求,达到高处理速度的目的。Joostl¨等人为了建立一个语意颜色到RGB颜色的空间映射,采用机器学习的方法,把从谷歌服务器上获取的大量图片资料在RGB空间内按照颜色关键词进行聚类量化取得了令人满意的映射结果。但RGB颜色空间不符合人眼对色彩的感知,多用于色彩的显示。为适应人眼对颜色的感知特点,后来构造出了HSV空间。


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