图像分析与识别_课件_7讲述

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1、北京航空航天大学北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院仪器科学与光电工程学院 School of Instrumentation Science & School of Instrumentation Science & OptoelectronicsOptoelectronics Engineering Engineering 图像处理、分析与理解图像处理、分析与理解 Image Processing, Analysis and Image Processing, Analysis and UnderstandingUnderstanding 1 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与

2、理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 第七章第七章 物体识别物体识别 2 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 如果没有物体识别的帮助，即使是最 简单的机器视觉问题也无法解决。 模式识别被用于区域和物体的分类， 为了学习更复杂的机器视觉操作，有 必要先了解一些基本的模式识别方法 。 3 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 物体或区域分类已经被提到过多次， 识别是自底向上图像处理方法的最后 步骤，此外它也经常被用于图像理解 的其它控制策略。 当需要得到有关一个物体

3、或区域的信 息时，几乎总是要用上某种模式识别 方法。 4 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 没有先验知识是无法进行识别的。对 于被分类物体到底属于哪一个类别或 群体的判断根据的是那些对物体分类 提供了必要信息的关于物体及类别的 知识。 既需要关于待处理物体的特殊信息， 同时也需要关于物体类别的高层次的 一般知识。 5 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 首先，我们将介绍常用的知识表示方 法。 在计算机上用适当的形式表达知识并 不是一个简单明了的概念。 6 图图 像像 处处

4、理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 第一节第一节 知识表示知识表示 7 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 人工智能研究有关知识和知识表示的 问题，计算机视觉则利用这些研究的 结果。 在较高层次的处理中通常要用到人工 智能的方法。 为了完全掌握计算机视觉和图像理解 ，有必要对人工智能有所了解。 8 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 已有的经验表明，一个好的知识表示 设计是解决理解问题的关键所在。 并且，对一个人工智能系统来说，如 果

5、假定已经有了复杂的知识基础，则 通常只需要几个相对简单的控制策略 就能够实现很复杂的行为。 9 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 换句话说，要表现出智能的行为并不 需要非常复杂的控制策略，而是需要 一个庞大的先验数据和假设集合，并 且这些先验知识具有良好的结构化表 示。 其它一些需要规范使用的术语还有语 法和语义。 10 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 q一个表示的语法是指可能用到的符号 和这些符号的合法排列方式。 q一个表示的语义是指语法允许的符号 和符号排列所表达的

6、含义。 q一个表示则是一个可以描述事物的语 法和语义的集合。 11 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 人工智能中的主要知识表示技术有形 式语法和语言、谓词逻辑、产生式规 则、语义网络和框架。 知识表示数据结构大都是常规数据结 构的扩展，如链表、树、图、表、分 级（分层）、集合、环、网、矩阵等 。 12 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 一、描述和特征一、描述和特征 描述和特征不能被看作是纯粹的知识 表示。但是，它们作为复杂表示结构 的一部分，可以用来描述知识。 描述通常可

7、以表示物体的某些标量特 性，称为特征。 13 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 一般来说，仅仅一个描述不足以表示 物体，因此可以联合几个描述形成特 征向量。 数值特征向量是统计模式识别的输入 。 14 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 例如，大小特征可以用来表示面积特 性，紧致度特征表示圆形度。 如果假定已知关于大小和圆形度的信 息，则采用特征向量x=(size, compactness)可以将物体分为如下几类 ：小、大、圆形、非圆形、小圆形、 小非圆形等等。 15 图图

8、 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 二、二、语语法和法和语语言言 当描述一个物体的结构时，特征描述 不再适用。一个结构化描述由现有基 元和这些基元之间的关系生成。 基元由它们的类型信息表示。 最简单的结构化表示形式有链、树和 广义图。 16 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 一个物体可以用由符号构成的链、树 或图等来描述。然而，整个物体类别 却 不能仅仅 用一个简单 的链、树等描述 。 如果一个类别 中的物体都已经被结构 化描述了，则这个类可以用语法和语 言来表示。语法和语言提

9、供了如何由 一个符号（基元）集合构造链、树或 图的规则 。 17 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 三、三、谓词逻辑谓词逻辑 谓词逻辑在知识表示中有着非常重要 的作用它为从旧知识中通过演绎得 到新知识提供了一种数学形式。 谓词逻辑的处理对象是逻辑变量、量 词和逻辑运算符的组合。逻辑变量都 是二值的。证明思想和推论规则，如 假言法则和归结法构成了谓词逻辑的 主体。 18 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 四、四、产产生式生式规则规则 产生式规则代表了诸多基于条件行动 对的知

10、识表示。 一个基于产生式规则的系统所表现出 的行为，从本质上可以描述为如下模 型： if 条件X 成立 then 采取行动 Y。 何时采取怎样的行动的信息代表了知 识。 19 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 五、五、模糊逻辑模糊逻辑 为了弥补数值或精确知识表示的明显 局限性，可以采用模糊逻辑。 模糊规则有如下形式： if X 是 A then Y 是 B X和Y代表某种性质，A和B为语言变量 。 if圆形度很高then物体有很大可能性是 球。 20 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体

11、 识识 别别 六、六、语义网络语义网络 语义网络是关系数据结构的一个特殊 变种。 语义网络由物体、物体的描述及它们 之间的关系（通常是邻近物体之间的 关系）组成。 21 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 知识的逻辑形式可以被包含在语义网 络内，谓词逻辑可以用来表示或估计 局部信息和局部知识。 语义网络采用的数据结构是赋值图， 节点表示物体，弧表示物体间的关系 。下面关于人脸的定义就是语义网络 的一个简单例子。 22 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 语义网络：人脸模型及其

12、网络语义网络：人脸模型及其网络 23 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 七、七、框架及脚本框架及脚本 框架提供了一种非常通用的知识表示 方法。 这种方法可以包含迄今为止所介绍的 所有知识表示法则。有时也被称为脚 本。 框架适合表示特殊环境下的普通知识 。 24 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 框架可以用来代替缺失的信息，这些 信息可能在视觉问题中至关重要。 从形式化的观点来看，框架以一个广 义语义网络加上一个相关变量、慨念 和情景串联的列表来表示。 并不存在框架的标准形

13、式。 25 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 框架代表一种利用基本类型的物体组 织知识，利用特定场合的典型行为描 述物体间相互关系的工具。 框架被看作是一种高层次知识表示。 26 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 第二节第二节 统计模式识别统计模式识别 27 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 一个物体是一个物理单位，在图像分 析和计算机视觉中通常表示为分割后 图像中的一个区域。 整个物体集合可以被分为几个互不相

14、 交的子集合，子集合从分类的角度来 看具有某种共同特性，被称为类。 28 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 物体识别从根本上说就是为物体标明 类别，而用来进行物体识别的工具叫 做分类器。 类别的数目通常是事先已知的，一般 可以根据具体问题而定。但是，也有 可以处理类别数目不定情况的方法。 29 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 分类器（与人类相似）并不是根据物 体本身来做出判断的而是根据物体 被感知到的某些性质。 这些被感知到的物体特性称做模式。 分类器实际识别的不是物体

15、，而是物 体的模式。物体识别同模式识别被认 为是同一个意思。 30 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 模式识别的主要步骤模式识别的主要步骤 构建形式描述 模式 分类器 分类物体 31 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 q步骤“构造形式化描述”基于设计者 的经验和直觉。 q选择一个基本性质集合，用来描述物 体的某些特征，这些性质以适当的方 式衡量，并构成物体的描述模式。这 些性质可以是定量的，也可以是定性 的，形式也可能不同。 32 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与

16、 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 模式识别理论研究如何针对特定的（ 选择的）基本物体描述集合设计分类 器。 统计物体描述采用基本数值表述，这 称为特征，x1, x2,xn。 特征来自于物体描述。 33 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 描述一个物体的模式（也称做模式向 量，或特征向量）是一个基本描述的 向量。 所有可能出现的模式的集合即为模式 空间X，也称为特征空间。 34 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 如果基本描述选择得合适的话，类内 物体间的相似性会使得物体模式在模 式空间中也相邻。 在特征空间中各类会构成不同的聚集 ，这些聚集可以用分类曲线（或高维 特征空间中的超曲面）分开。 35 图图 像像 处处 理理 分分 析析 与与 理理 解解 第第 七七 章章 物物 体体 识识 别别 一般