[发明专利]一种基于DSmT的图像目标多特征融合识别方法

摘要

本发明公开了一种基于DSmT的图像目标多特征融合识别方法，其首先，我们将提取图像目标的矩和轮廓等多个特征量作为证据源，以获得足够多的有用互补信息；接着，我们通过由广泛应用于分类的PNN神经网络来构造目标识别率矩阵；然后根据PNN网络的初识别结果和类似统计学中极大似然思想的规则，用目标识别率矩阵对基本信度进行赋值；最后用DSmT组合规则进行决策级数据融合，完成对三维目标的识别。本发明提供的基于DSmT的图像目标多特征融合识别方法，能够解决在三维目标识别中由于信息获取的不精确、不确定、不完全和高度冲突等导致目标识别率不高的问题。

主权项

一种基于DSmT的图像目标多特征融合识别方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：(1)提取目标图像的的矩特征量和轮廓特征量，其中矩特征量包括Hu矩、归一化转动惯量和仿射不变矩，轮廓特征量包括轮廓离散化参数和奇异值；(2)依据每个特征量构建PNN神经网络并对其进行训练，得到各自的目标识别率矩阵；(3)根据PNN网络的初识别结果和类似统计学中极大似然思想的规则，用目标识别率矩阵对基本信度进行赋值；(4)用DSmT组合规则进行决策级数据融合，完成对三维目标的识别。