基于神经网络的微弱运动目标的检测与跟踪

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1、电子科技大学硕士学位论文现在，人工神经网络的应用已经渗透到各个领域，在职能控制、模式识别、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、知识处理、传感技术与机器人、生物医学工程等方面取得了令人满意的进展。1．3主要研究工作与研究成果目标的检测与跟踪是人工视觉的重要分支，在军事信息处理领域中有重要的应用意义。通常目标识别既要区分相近的不同目标又要在同一目标发生畸变时不致误判，因而导致识别过程非常复杂，信息量和计算量都很大，然而有实用意义的目标检测跟踪必须在足够短的时间内完成。基于人工神经网

2、络的多信息目标检测跟踪技术具有很大的优越性，因为人工神经网络具有自学、联想记忆、计算和智能控制能力，能通过简单的非线性单元的复合映射而获得较强的非线性处理能力[51。而目前应用最多的是前馈型神经网络，特别是BP网络。BP(BackPropagation)算法是基于梯度下降原理，该算法存在收敛速度慢和收敛精度受限制等问题，本文采用附加动量项的改进BP算法，提高了网络处理精度。由于目标图像存在噪声干扰等因素，本文在完成了两类常用的形态滤波(开与闭运算)神经网络设计的基础上，结合实际应用要求，采用了从实例集(训练样本空间

3、)中进行优化训练的概念学习方法。在BP神经网络对实例的学习过程中，通过神经元的相互竞争与协作，不断调整其网络权值并分布式地存储于各神经元中，从而完成知识的自动获取，将外部图像环境的特征规律反映到自身结构上来，赋予神经网络某种特定的智能，进而实现图像目标的自动检测功能。论文的主要研究成果可以归纳为如下几个方面：1)采用了一种非线性映射关系。建立非线性映射关系现在主要有两方法：一是，邻域对邻域方法；二是，邻域对像素方法。本文采取邻域对像素的方法，建立了一种输入和输出的关系。即采用3x3的模板在图像上滑动，并以中心为采样

4、点对图像进行采样。这样不仅降低了输入的维数，更提高了BP网络的训练速度。2)运用图像的空间特征对图像进行特征提取。首先对输入图像进行预处理，并根据先验知识将图像转化为二值图像，这样极大地降低了图像处理的数据容量。然后利用目标的位置特征和云层的灰度特征对图像进行特征提取，构造样本特征集。4第一章绪论3)利用BP神经网络算法对图像目标进行检测与跟踪。在待检测的几十帧图像中，特征相似的目标和背景都在不停地移动变化，并且有噪声的干扰。用其中一幅图像作为输入样本，通过BP神经网络对其进行训练，在一定的学习规则下，使网络权值记

5、下了目标和背景的特征。这样，对于剩下的图像，BP神经网络则可以自动地检测出目标，并能成功地抑制背景和噪声。1．4论文安排全文共分为五章，内容如下：第一章为绪论，介绍了基于BP网络的目标检测与跟踪的研究背景、意义以及目前的研究、应用现状，明确了本文的研究内容，并对本文所做的主要工作做了简要归纳。第二章介绍了BP网络的基本理论，从生物神经元引出了人工神经元的模型，并介绍了人工神经网络的主要结构和学习方式；然后重点介绍了BP网络结构及其学习算法；最后，提出了BP网络应用于目标检测与跟踪的总体设计方案。第三章首先介绍了目标

6、检测的方法，并大致介绍了图像特征的描述和提取，然后对现有的目标检测与跟踪相关问题做了一个概要性总结，为特征提取和选择奠定了理论基础。第四章在已有研究成果的基础上，对目标图像进行预处理和特征分析，并训练出了一种9维输入l维输出的BP网络，用于对目标的自动检测跟踪；最后用matlab软件对图像进行了仿真实验。第五章对全文做了总结，并对下一步工作做了展望。5电子科技大学硕士学位论文第二章BP网络理论1974年，P．Werbos在其博士论文中提出了第一个适合多层网络的学习算法，但该算法并未受到足够的重视和广泛的应用，直到2

7、0世纪80年代中期，美国加利福利亚的PDP(paralleldistributedprocession)小组于1986年发表了ParallelDistributedProcessing一书，将该算法应用于神经网络的研究，才使之成为迄今为止最著名的多层网络学习算法一BP算法，由此算法训练的神经网络，称之为BP神经网络。在人工神经网络的实际运用中，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别、数据压缩等，80％～90％的人工神经网络模型是采BP网络或它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分。2．1

8、人工神经网络的理论基础2．1．1生物神经元人工神经网络与它对应的生物神经网络有很大区别。本节将简单介绍人脑功能中那些对人工神经网络研究有启示的特征16Jf7J。人脑由大量(约1011个)高度互连的单元(每个单元约有104个连接)组成。这些单元被称为神经元。神经元由三部分组成：树突、细胞体、轴突。树突是树状的神经纤维接受网络，它将电信号传送到细胞体，细胞体对这