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[碩士]路面圖像的分類識(shí)別

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  [碩士]路面圖像的分類識(shí)別  學(xué)科專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)  授予學(xué)位: 碩士   學(xué)位授予單位:河北工業(yè)大學(xué)  學(xué)位年度:2009   路面破損圖像識(shí)別是圖像處理和模式識(shí)別研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題,近年來(lái)受到越來(lái)越多研究者的重視。本文主要內(nèi)容就是圍繞路面破損圖像的識(shí)別問(wèn)題,研究各種破損圖像的分類識(shí)別技術(shù)。通過(guò)對(duì)公路路面上可能出現(xiàn)的各種破損現(xiàn)象進(jìn)行歸納和分析,研究它們出現(xiàn)的原因;在破損二值圖像的基礎(chǔ)上,提取圖像的特征使用分類器來(lái)對(duì)裂縫進(jìn)行分類。本文的主要研究成果包括:   1)提出基十破損圖像的線性特征、結(jié)構(gòu)特征和分形維數(shù)特征的提取方法。在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別中,提取的圖像特征并不能對(duì)路面破損圖像進(jìn)行全面的描述,對(duì)破損圖像的識(shí)別效果達(dá)不到人們的要求。本文認(rèn)為提取的破損圖像的特征應(yīng)該更加緊密的同圖像中的破損情況密切相關(guān),在這種思想下,本文提取破損的線性特征、結(jié)構(gòu)特征和分形維數(shù)特征對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別,并和傳統(tǒng)的特征提取方法Proximity算法、密度因子算法作比較,結(jié)果證實(shí)新的特征提取方法具有較好的適應(yīng)能力和識(shí)別效果。   2)在分類器的設(shè)計(jì)方面,本文主要使用支持向量機(jī)來(lái)設(shè)計(jì)分類器,并在論文中討論了它的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)分類器的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),分析了支持向量機(jī)的主要參數(shù)對(duì)優(yōu)化性能的影響。在提高分類器的識(shí)別效果的理論指導(dǎo)下,將遺傳算法和支持向量機(jī)方法進(jìn)行了有效的結(jié)合。實(shí)驗(yàn)表明,遺傳算法和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法能夠進(jìn)一步的提高識(shí)別破損圖像的準(zhǔn)確率和魯棒性?! ? 3)通過(guò)對(duì)真實(shí)路面裂縫進(jìn)行采集并得到相應(yīng)的路面裂縫圖像。對(duì)這些圖像進(jìn)行特征提取,然后分別建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分類器模型并對(duì)采集到的圖像進(jìn)行分類,通過(guò)多次實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示在訓(xùn)練樣本數(shù)較少的情況下支持向量機(jī)對(duì)未知樣本的識(shí)別率和泛化能力都要優(yōu)十神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?! ? 通過(guò)上述工作,本文對(duì)路面破損圖像的分類問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。研究結(jié)果表明:基十線性、結(jié)構(gòu)和分形維數(shù)理論的特征和破損圖像識(shí)別問(wèn)題緊密相關(guān),并目_能夠充分的體現(xiàn)路面破損圖像的具體信息;通過(guò)使用遺傳算法改進(jìn)的支持向量機(jī)分類器模型,不僅有效地提高了對(duì)破損圖像分類識(shí)別的準(zhǔn)確率,而且能增強(qiáng)支持向量機(jī)分類器的魯棒性。

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發(fā)布:2007-11-24 11:49    編輯:泛普軟件 · xiaona    [打印此頁(yè)]    [關(guān)閉]
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