| 标题 | 一种基于微小运动的目标识别算法设计 |
| 范文 | 张路+张蓓+沈晓舟+韩江宁 摘要：针对计算机技智能识别应用中存在的问题，研究基于微小运动目标的视频跟踪对策，分析了智能识别应用的两个主要的功能，一是基于计算机辅助视觉实现对周边环境的感知判定，另外一个是对既定目标的跟踪与检测。围绕基于微小运动目标的检测算法进行深入分析和实验，以理论推导为依据，对实际应用进行仿真，最终设计了一种基于微小运动目标的检测过程和算法设计。 关键词：微小运动目标；目标识别；二元树复小波变换 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）27-0188-02 通信领域中研究基于微小运动目标的视频跟踪对策是计算机技术智能识别的一個重要应用，由于微小运动目标的形状、颜色等信息存在一定的差异，因此研究不同环境进行图像的分割，并进行图像的识别有着重要意义。 1 一维二元树复小波变换 一维二元树复小波变换，滤波器经过变换后分解过程将分为多级，与实部相对应的是a树小波变换对应复数的小波，与虚部相对应的是b树复数的小波，如图1所示。 为了更好的建造使之满足二元树复小波的变换，以实现对希尔伯特变换特征为目的进行设计，最终满足小波变换需求。因此要综合判断变换特征，在进行a树低通滤波器[h0（n）]和b树低通滤波器[g0（n）]的设计时围绕实现条件设定来进行。 2 二维二元树复小波变换 二维二元树复小波变换是一维双树复小波推广 T=1.1其实代表的是一个相似性阙值。假设有[x∈cm]，那么此时的[Pmax=1]就成为微小运动目标类别的输出值。如果非如此，则可以断定感兴趣区域并非是正确结果，此时也不会产生相应的输出结果信息。 参考文献： [1] 明安龙，马华东.多摄像机之间基于区域SIFT描述子的目标匹配[J].自动化与仪器仪表，2014，31（4）：650-661. [2] Bahlmann C， Zhu Y， Ramesh V， et al. A system for traffic sign detection， tracking and recognition using color，shape，and motion information[C]//IEEE Proceedings. Intelligent Vehicles Symposium， 2015.IEEE，2015：255-260. [3] Ruta A， Li Y， Liu X. Real-time traffic sign recognition from video by class-specific discriminative features[J].Pattern Recognition，2010，43（1）：416-430. [4] 齐朗晔，张重阳，何成东，等.基于多特征组合的微小运动目标识别[J].计算机工程与科学，2015，37（4）：776-782. [5] 刘献如，蔡自兴.UKF 与 Mean shift 算法相结合的实时目标跟踪[J].中南大学学报：自然科学版， 2011，42（5）：166-171. [6] 王长军，朱善安.微小运动目标识别算法的核心问题与多跟踪[J].微电子学与计算机，2014，12（8）：168-171. |
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