[00103768]一種基于尺度不變特征極限學習機的 機器人場景識別方法
技術詳細介紹
視覺是人類觀察世界和了解世界最直觀有效的方式，機器人視覺模擬人類視覺的功能，從一幅或者多幅圖像中來感知和認識外界世界。機器人場景識別應用技術就是給出一幅輸入場景圖像，識別出其在注冊過的場景類別信息。利用電子設備得到場景圖像后，由于圖像原始維數較大，且存在冗余信息，我們不能直接對圖像進行識別匹配。因此，我們必須進行對圖像進行特征提取，最后利用一定的分類方法與數據庫進行匹配，得到識別結果。簡單來說，機器人場景識別的整個過程可以分為三個階段：圖像的前處理，圖像的特征提取和圖像的識別。本發明要解決的技術問題在于針對現有技術中的缺陷，提供一種基于尺度不變特征極限學習機的機器人場景識別方法。本發明與基于最近鄰分類器的場景識別方法（NN）不同，實驗通過場景識別率以及分類時間作為算法重建質量標準，NN算法的識別率為0.44，識別時間為0.173秒，而本發明所提出的算法識別率為0.70，識別時間為0.124秒，即本發明所提出的算法時間更短，識別率更高。本發明所提出的算法需要嵌入到機器人中，因此需要配套的機器人本體、攝像頭等硬件設備。 對圖像中的場景進行識別作為機器人視覺領域的重要組成部分，一直都受到許 多研究人員的重點關注。近年來，機器人的場景識別技術已在公安部門刑偵系統， 醫學圖像處理，3D建模，工業檢測，小區安檢等領域得到廣泛應用。本發明投入使 用后預期可以產生約1000萬元的經濟效益。
