基于不变矩与证据理论的飞机序列图像识别

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1、27卷第2期计算机仿真2010年2月文章编号：1006—9348(20lo)02-0092一04基于不变矩与证据理论的飞机序列图像识别杜鸿英，郭雷，李晖晖，刘坤(西北工业大学自动化学院，陕西西安710072)摘要：D—S证据理论是一种决策级信息融合方法，能够综合各信息源。为了提高对飞机序列图像进行识别的能力，增加信息可信度，提高系统容错能力，提出一种不变矩与D—s证据理论相结合的方法。对飞机序列图像进行了识别。通过构造飞机图像的模板库，对于待识别的图像提取不变矩特征，提出了两种通过不变矩特征构造基本置信函数，然后运用D—s证据理论进行融合，得到图像的识别结果。通过实

2、验，比较r两种不变矩特征和三种构造P函数对识别结果的影响，并将其结果与支持向量机、神经网络的仿真结果相比较。实验结果表明方法是有效且可行的，识别概率优于其它的方法。关键词：不变矩；证据理论；目标识别；构造函数中图分类号：啪9l文献标识码：BPlaneSequenceImageRecognitionBasedonMomentInvariantandD—-SEvidenceTheoryDUHong—ying，GUOLei，LIHui—hui，LIUKun(CollegeofAutomation，NorthwesternPolyteehnicalUniversity，Xi

3、'anShanxi710072，China)ABSTRACT：D—Sevidencetheory，whichisakindofimagefusionmethodonadecisionlevelandcapableofcombiningdataofallinformation$ource8，canincreaseinformationreliabilityandimprovesystemfault—tolerantabil-ity．ThispapercombinesmomentinvariantandD—Sevidencetheoryandmakeflplaneseq

4、uenceimagerecognitioneffectively．Thispaperconstructsthetemplatebaseofplaneimages，extractsmomentinvariantcharacteristicsofima-gestOberecognized，andproposestwokindsofmethodsconstructingBasicBeliefAssignment，thenUfleSD—Sevi-dencetheorytofuseandgettherecognitionresult．Thispapercomparesthee

5、ffectsoftwokindsofmomentinvariantcharacteristicsandthreekindsofconstructedfunctions．ComparingwiththeresultsofSuppoaVectorMachineandNeuralNetwork，itisobviouslythatevidencetheorymethodismoreeffectiveto3一Dtargetrecognition．KEYWORDS：Momentinvariant；Evidencetheory；Targetrecognition；Construc

6、tedfunctionl引言目前，信息融合已经广泛应用于信息与控制的各个领域，信息融合按其在多传感器信息处理层次中的抽象程度，可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合⋯。信息融合比较确切的定义可概括为：充分利用不同时间和空间的多个传感器测得的数据信息，运用现代数学方法和计算机技术，按一定的准则，对这些数据信息进行分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致解释与描述，进而实现相应的决策与评估的信息处理过程¨J。在三维目标的识别中引入信息融合可以更准确地识别目标。对于三维目标识别来说，由于三维目标可能呈现各种基金项目：国家自然科学基金(60802084)收稿日期；2

7、008—11—26修回日期：2009—01—13—92一不同姿态，从图像传感器得到的不同物体的二维视图可能没有明显的差别，使图像信息中含有不确定性及模糊性，增大了目标的识别难度。通常三维目标的识别采用提取图像不变矩的方法，然后用最近邻法进行识别¨J。证据理论作为一种决策级信息融合算法，能够很好地处理不确定信息。本文将不变矩与证据理论相结合，对飞机序列图像进行了识别。2D—S证据理论HoD—S证据理论(Dempster—Shaferevidencetheory，D—Sevidencetheory)由Dempster在1967年首次提出，是一种对不确定问题进行建模并