论文研究-嵌入式盲人图标实时识别研究.pdf

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利用嵌入式系统的特点,提出了一种基于DSP芯片的盲人图标实时识别系统,硬件上构建了系统的基本功能,软件上提出了一种基于不变矩和神经网络的盲人图标识别算法,实验结果表明该系统识别效率较高,识别速度较快,具有携带方便,能源消耗低,可移动性强等特点,满足实际使用的需要,具有一定的应用价值。
喻正红,石跃祥,朱珍民:嵌入式盲人图标实时识别研究 2010,46(5)57 算量大,所以只计算前5个矩值作为图像的特征向量,为了推 ,M),设‖x-c;‖为这些距离中的最小距离dm,即c为x 导出更一般的不变矩,假设两幅在对比度、尺度、位置和旋转上 都有差别的图像f(x,y)和f(x′,y),它们的内容完全是关于同 的最近邻聚类。如果dm>p,则将x作为一个新的聚类中心,令 物体的,其相互关系可以用下式表示 cH=x",A(M)-y,B(M)-1,并保持A(M),B(M)的值保持不变。 f(x,y)=K5(x’,y) 在上述建立的RBF网络中再添加第M个隐单元;如果dm≤p cose sin1「x 则A()=A(j)+y,B(j)=B(j)+1当i时,=1,2,…,M,且保持 sine cos0 y」b A(i),B(i)的值不变。隐单元到输出层的权矢量为w=A(i)B(i), 其中K是对比度变化因子,C是尺度变化因子,θ是旋转角,=1,2,…,M。根据上述规则建立的RBF网络其输出为:fx)= a,b)分别是x方向和y方向上的位移。使用上式分别对f(x,y y) 和,y)计算出五个度量值并构造仿射不变矩其表达式为叫=1-)1)高斯宽度 U1=(421A02-1)m,进行变换组合后,重新得出一组更一般化p的大小决定了动态自适应RBF网络的复杂程度。p越小,所 的不变矩度量,它们具有对比度、尺度、位置和旋转不变性 得到的类别数越多,计算量就越大。P的大小可以在通过实验 B=VTB=1671 信息找到一个适当的值。这样比同时确定隐层中心个数和一个 21 B5=U1 范数要方便的多。 将B,B2,B3,B4B3作为盲人图标的不变性特征向量 提取到图像的不变矩特征后,利用径向基函数神经网络分4实验结果 类器对盲人图标进行分类识别。RBF网络是在借鉴生物局部 首先通过硬件调试,实现了嵌入式系统的整体构建和系统 调节和交叠接受区琙知识的基础上提岀的一种采用局部接受信息的液晶显示功能。采用提出的不变矩对图3所给出的12 城来执行函数映射的人工神经网络,具有最优逼近和全局逼近幅盲人图像进行特征提取,把得到的数据作为RBF网络的输 的特性。RBF网络通常具有三层BP网络的功能,但学习速度入,然后,用这些输入样本对RBF网络进行训练,最后用训练 比BP方法快103~104倍,而且RBF网络具有良好的推广能力,好的RBF网络来指示盲人图标的识别。其输入层神经元的个 不存在局部极小点,其网络拓扑结构是由一个隐含层和一个标数为5,输出层神经元的个数为12,隐层神经元的个数通过实 准全连接的线性输出层组成的前向网络。径向基函数(RBF)是验确定为20。学习过程的期望输出值如表1所示。在识别阶 指某种沿径向对称的标量函数,通常定义为空间中任一点x到段,当一个未知类别的样本作用到输入端时,考察各输出节点 某一中心c间欧氏距离的单调函数。最常见的径向基函数是的输出,并将这个样本的类别判定为与输出值最大的那个节点 高斯核函数,表示为:(x-c1)=exp(-x=c2(2a2) 对应的类别 其中:c;为核函数中心,σ;为核函数的宽度参数,控制基函数 表1各学习样本对应的期望输出 的径向作用范围即方差。在高斯函数网络中,主要是RBF中心 图像 期望输出对应编码 的选取。 100000000000 2 01000000000 这里利用最近邻聚类学习算法来选取RBF的中心,最近 00100000000 邻学习算法实质上是一种在线自适应聚类学习算法,不需要事 00010000000 先确定隐单元的个数,完成聚类所得到的RBF网络是最优的, 456 000010000000 并且此算法可在线学习,步骤如下 000001000000 选择一个适当的高斯宽度p,定义矢量A()用于存放属于 0000001 0 0000 000000010000 各类的输出矢量之和,定义一个计数器B()用于统计属于各 000000001000 类的样本个数,其中l为类别数 000000000100 从第1个样本数据对(x,y)开始,建立一个聚类中心, 000000000010 000000000001 令初值为c=x,A(1)=y,B(1)=1。这样建立的RBF网络只有 个隐单元,该隐单元的中心点值为c1,隐单元到输出层的权 将图3中的每一幅图像做8次如图5所示的旋转,共得到 值w1=A(1)B(1) 96幅图像。分别计算其不变矩,其结果如表2所示,并作为神 考虑第2个样本数据对(x,y),求出x到c1的距离‖x=c1l‖。 经网络的输入,对神经网络进行测试,采用结构为5-20-12的神 经网络对盲人图标进行识别,其正确识别率为948%,图标的 如果‖x2-c1‖≤p,则c1为x的最近邻聚类,且令A(1)=y+y2 ,平均识别时间为1.05s,识别结果如表3所示。 B(1)=2,w1=A(1)B(1);如果‖x-c1≥p,则将x作为一个新 的聚类中心,并令c=2,A(2)=y2,B(2)=1。在上述建立的RBF 网络中再添加一个隐单元,该隐单元到输出层的权矢量为w2= 图5各种角度的待识别盲人图标 A(2)B(2)。 假设第K个样本数据对(x,y)时,K=3,4,…,N,存在M 最后又将图3给出的每一幅图像做7次如图6所示的缩 个聚类中心,其中心点分别为c1,e2,…,cw,则已有M个隐单 放,共得到84幅图像。分别计算其不变矩,并作为神经网络 的输入,对神经网络进行测试,其正确识别率为100%,图标 元,分别求出x到这M个聚类中心的距离‖x-c;‖,(i=1,2,的平均识别时间为085s,识别结果如表4所示。最后随机选 82010,46(5) Computer engineering and Applications计算机工程与应用 表2不变矩特征结果表 结论 图像 B2 B4 B5 采用DSP的嵌入式技术,设计了一个完整的,可独立运行 1.0352 0.48200.90660.58420.7620 的嵌入式盲人图标实时识别系统,提取了一种基于嵌入式系统 21.0473 0.50250.87260.54260.7539 的盲人图标识别算法。利用组合不变矩提取盲人图标的特征向 31.04250.51050.91240.58200.7433 量,利用RBF神经网络作为分类器对提取的特征向量进行分 1.05230.49260.89660.52080.7647 51.03230.47160.87230.56830.7732 类,实验结果表明可以达到比较满意的性能,适应于嵌入式盲 61.0421 0.51051.13240.57260.7901 人图标识别这种实时性要求高的系统,具有良好的应用前景 71.05830.47221.03260.52150.7623 基于该文的工作,在软件方面可进一步研究:组合各种不变矩 81.06520.47620.90730.58420.7716 来训练神经网络,选取更好的RBF神经网络中心,从而进一步 91.01120.45380.87960.55390.7821 提高系统的识别性能。 101.03120.49270.84650.5723 111.07820.45670.89670.5705 参考文献: 121.1150.49650.91080.59210.7923 ]周立功.ARM微控制器基础与实践M北京:北京航空航大大学 表3盲人图标识别结果表 出版社,2005 测试样本数正确识别数识别率(%) 2]喻正红,石跃祥,朱珍民基于嵌入式系统的盲人图标定位研究 88 91.7 微计算机信息,2009(32 [3 Hu M K Visual pattern recognition by moment invariants[JJIEEE 取80幅图标分别对基于Hu不变矩特征和基于组合矩特征 Transactions on Information Theory, 1962, 8(2): 179-187 的RBF神经网络识别算法进行了对比(如表5所示),结果表14 Fluster. Suk TPattern recognition by affine moment invariants[J 明后者满足实时识别的需要。 Pattern Recognition, 1993, 26(1):167-174 5 The C H, Chin R T On image analysis by the methods of ments[J].IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine In telligence,1988,10:496-513 6]王坤明,许忠仁基于不变矩和神经网络的交通标志识别方法研究J 计算机应用研究,2004,3(1):254-256 图6不同扣摄距离的待识别盲人图标 [7 Flusser J, Suk T Pattern recognition by affine moment invariants[JI Pattern Recognition, 1993, 26(1):167-174 表4盲人图标识别结果表 8]苏美娟,邓伟RBF神经网终的一种快速鲁棒学习算法J苏州大学 测试样本数正确识别数识别率(%) 学报,2007,27(1):17-18 84 84 100 [9]蔡梅艳基于TMS320C642DSP的目标图像识别研究[D南京:南京 航空航天大学,2007 表5两种算法的对比数据 10阮秋琦数字图像处理学[M]北京:电子T业出版社,2001:2-3 测试样本数王确识别数识别率(%)平均识别时间/。[11边肇棋,张学工模式识别M北京:清华大学出版社,199 Hu不变距 76.3 2.53 [12]魏海坤神经网络结构设计的理论与方法[M北京:国防工业出版 组合矩 74 92.5 社,2005 上接23页) 2 Sebasti ani F Machine learning in automated text categorization [JI 侧重于给用户最准确的检索结果。 ACM Computing Survey, 2002, 34(1): 1-47 3]焚兴华,孙茂松.一种高性能的两类中文文本分类方法肌计算机学 4结语与展望 报,2006,29(1):124-131. 针对英文文档提出了一种新的基于奇异值分解特征融合4 eerwester S, Dumais S t, Furnas g w, et al. Indexing by latent se- 的检索算法,采用频率矩阵对英文文本进行文本表示,再对奇 mantic analysis[J]Journal of the American Society of Information Science,1990,41(6):391-407 合,得到既反映字母统计频率又反映字母间顺序关系的复特征5150, ong, ang C SA vector space model for au In 向量,最后对目标文本与待检测文本进行余弦相似度匹配。通 过实验数据和平均准确率性能曲线MAP与经典的LSA算法 16 Greiff wr.a theory of term weighting based on exploratory data analysis[C]/Proceedings of SIGIR-98, Melbourn, Australia, 1998 比较可知,该文算法在检索准确率和运算效率上优于LSA算(71 ones K s. a statistical interpretation of term specificity and its 法,能够满足用户检索的基本需要。 application in retrieval[J] Journal of Documentation, 1972, 28: 11-21 提出的英文文本检索算法是文本检索研究中的一次尝试,取181 Kalt T.A new probabilistic model of text classification and retrieval 得了较好的实验结果,但选取的实验数据为英文文本各段落,若 IR-78R University of Massachusetts Center for Intelligent Infor- 以含词汇量大的文本做为实验数据,则检索性能明显下降。因而, mation Retrieval. 1996 如何对该算法进行改进以适应大容量文本是下一步的工作方向。91 Lewis d I, Naive( Bayes )at forty: The independence assumption in information retrieval[CV/EMCL, 1998: 4-15 参考文献: [10 Landauer t K A solution to Platos problem: The latent semantic 「丁国栋,白硕,王斌文本检索的统计语言建模方法综述J计算机 analysis theory of the acquisition, induction, and representation of 研究与发展,2006,43(5):769-776 knowledge[J]. Psychological Review, 1997, 104: 211-240

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    2019-09-13
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