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《基于黎曼流形的平面目标识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、更多技术文章，论文请登录www.srvee.com第36卷第4期自动化学报Vol.36,No.42010年4月ACTAAUTOMATICASINICAApril,2010基于黎曼流形的平面目标识别李广伟1;2;3刘云鹏1;3尹健4史泽林1摘要平面目标识别中的几何形变可用射影变换群描述.与紧致李群SO(n;R)不同,正则化的射影变换群,即非紧致李群SL(n;R)上由黎曼度量决定的黎曼指数映射不同于由单参数子群决定的李群指数映射.基于黎曼流形优化算法得到取值于特殊线性群SL(3;R)的样本的内蕴均值和协方差矩阵,并依此构建李群正态分布.利用此先验知识,
2、根据贝叶斯定理进行简单背景下的平面目标的识别实验.结果表明,利用射影变换群的统计特性可有效提高平面目标识别的成功率.关键词黎曼流形,目标识别,射影变换,李群,流形优化DOI10.3724/SP.J.1004.2010.00465PlanarObjectRecognitionBasedonRiemannianManifold1;2;31;341LIGuang-WeiLIUYun-PengYINJianSHIZe-LinAbstractThegeometricwarpsbetweenplanarobjectscanberepresentedbyproj
3、ectiveLiegroups.ComparedwiththecompactLiegroupSO(n;R),theRiemannianexponentialmaponthenoncompactLiegroupSL(n;R)determinedbyaRiemannianmetricisusuallydi®erentfromtheLiegroupexponentialmapdeterminedbyone-parametersubgroups.We0computethesamplesintrinsicmeansonthespeciallineargrou
4、pSL(3;R)basedontheRiemannianmanifoldoptimumalgorithmandproposetheLiegroupnormdistribution.Thetestresultsoftheplanarobjectrecognitioninthesimplebackground,whichisbasedonthefullBayesstatisticalrule,haveshownthattheproposedalgorithmwiththeintrinsicstatisticalpropertyoftheprojecti
5、vegroupmayimprovetherateofrecognitione®ectively.KeywordsRiemannianmanifold,objectrecognition,projectivetransformation,Liegroup,manifoldoptimization目标识别和分类是计算机高层视觉研究的重要的平面目标识别显得非常困难.基于此,研究者一方内容,通常被看作基于某种度量准则的匹配问题,譬面提出了许多基于仿射变形的目标识别方法[3],这如,局部或全局的特征匹配、视觉不变量匹配、变形些方法对于一定程度的非线性也表现出
6、较好的鲁棒模板匹配等[1].从现实世界的概率性而言,更应该从性;另一方面提出射影无限不变矩[4]的概念,其对于统计推理的角度理解和研究目标识别问题.平面目标识别的深入研究具有重要意义.然而,这些目标识别的挑战来自诸多方面,其中,目标的几方法都没有考虑变换群的统计分布对目标识别的影何变形是影响目标识别率的重要因素.同一个二维响.景物,摄像机在不同的地点、从不同角度拍摄,得到的图像的几何形状不同.可以证明,当物体具有一个平坦平面时,射影变换精确地模型化了在摄像机或物体运动后,同一物体的图像之间的关系[2],如图1所示.与仿射变换不同,射影变换不存在有限
7、不变矩,数学模型的高度非线性使得基于射影变换模型收稿日期2009-02-16录用日期2009-11-06ManuscriptreceivedFebruary16,2009;acceptedNovember6,图1不同视角下平面目标的图像间关系用射影变换群描述2009国家自然科学基金(60603097),中国科学院国防科技创新基金(CXJJFig.1Aplanarobjectimagedfromdi®erentviewscan-65)资助bedescribedbytheprojectivegroupSupportedbyNationalNatural
8、ScienceFoundationofChina(60603097)andNationalDefenseInnovatio
