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重複の可能性:
matlab を使用したオブジェクト認識システム

物体認識システムの開発に助けが必要です。既存のデータベース内の画像と比較して、画像内のオブジェクトを識別する必要があります。たとえば、私のデータベースは、車、バス、カップなどの画像で構成されている場合があります。入力として特定の画像を指定すると、コードがチェックして、車 (データベース内の車のように) が見つかるかどうかを教えてくれます。入力画像に存在するかどうか。これは厳密に matlab で実装する必要があります。相関、画像減算、および他のいくつかのアルゴリズムを試しましたが、効果がありませんでした。前もって感謝します。

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あなたが説明した問題は、特定のオブジェクトを認識しようとしているのではなく、「車」や「人」などのカテゴリのメンバーを認識しようとしていることを強調するために、オブジェクト カテゴリ認識またはオブジェクト クラス認識と呼ばれることがあります。

この問題を解決するための 1 つの一般的なアプローチは、"Bag of Words" のBag of Featuresと呼ばれます。Matlab 用の Computer Vision System Toolbox にアクセスできる場合は、このアプローチに使用できる SURF 機能を検出する関数が含まれています。

また、この質問をするのに適した場所は、Signal and Image Processing stack exchangeかもしれません。

于 2012-04-13T15:00:20.963 に答える
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これは複雑なテーマであり、テクノロジーの最先端にありますが、物事を始めるのに役立ついくつかの指針を示しましょう。

  1. どういうわけか、周囲にあるさまざまなサイズ、角度などを考慮する必要があります。車は、数フィート離れて撮影した場合と、50 フィート離れた場所から撮影した場合とでは、正面からと側面から撮影した場合とでは大きく異なって見えます。
  2. エッジ検出アルゴリズムは、通常、ターゲット オブジェクトの形状を引き離すのにうまく機能します。エッジを取り、それらの線を識別します。これらの線をモデルの線と比較してみてください。
  3. オブジェクトへの範囲は、成功するアルゴリズムの構築に大きな違いをもたらします。車の前部から後部までの違いを知っていれば、世界ですべての違いを生むことができます.
  4. システムが正常に機能するためには、フォーカス、ノイズ、照明などを何らかの方法で処理する必要があります。

全体として、いくつかの画像分析クラスを受講するか、このテーマに関するいくつかの論文を読むか、少なくともウィキペディアの記事を読んでから、プロジェクトに取り組み始めることをお勧めします。

于 2012-04-13T14:50:51.133 に答える