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研究生:陳建村
研究生(外文):Chen Jan Chun
論文名稱:利用模糊特徵表示法執行船艦辨識
論文名稱(外文):Hierarchical Fuzzy Feature Representation For Ship Recognition
指導教授:黃朝章
指導教授(外文):Hwang Chaio Jang
學位類別:碩士
校院名稱:元智大學
系所名稱:電機與資訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
畢業學年度:82
語文別:英文
論文頁數:56
中文關鍵詞:模糊理論特徵船艦辨識
外文關鍵詞:FuzzyFeatureShip Recognition
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船艦辨識 (ShipRecognition)不論在學術研究,或是軍事應用上均為重要
課題。其主要方法是將實驗資料依分析、抽取出來的特徵(Feature)做分
類(Classification) 。如此在處理不明輸入船艦時,即可先大量的刪除
其中不重要資訊而能快速的加以辨識獲得正確的結果。但實際上在辨識船
艦時,往往因為某些不確定性 (Uncertainty)因素如光照不均勻,或是輸
入之訊息或資訊不明確,造成錯誤的分類。模糊集合理論是由扎德 (L.
A. Zadeh) 教授所提出,在此理論中,我們可以一介於0與1之間的值來
表示一物件歸屬於某一類別 (Class)的程度;因此,在許多研究探討後,
已成了處理含糊(Ambiguity) ,不明確(Fuzzyiness)之問題的有力工具。
為了解決上述之問題,在本論文中我們運用模糊集合理論架構一個以階層
式模糊特徵表示法的船艦辨識系統。首先,我們設計以船艦側面相對高度
的幾何不變特性作為特徵值,然後將此特徵值以模糊化語言變數
(Linguistic Variable)來表示;之後,我們提出一個階層式特徵比對法
則來模擬人類辨識過程。從模糊化船艦辨識實驗結果顯示,我們所設計的
特徵表示法對於不確定因素有較高的容忍度;同時,從不同視角船艦辨識
實驗結果顯示,我們的特徵抽取法則對於船艦視角轉變,也有很好辨識效
果。

Ship recognition is one of the most interested research field
for academic research and military application. The elementary
work of ship recognition is to abstract some features from
ship patterns and classify them into a number of categories
based on these features. However, in practical system,
uncertainty in computer vision may arise at various levels. It
can occur in the raw sensor input, such as uneven illumination,
and extends all the way through intermediate and higherlevels.
So, a recognition system must have sufficient flexibility for
representation of uncertainty. Fuzzy set theory was broached by
Lotfi A Zadeh in 1965, is a theory of graded concepts which
everything is a matter of degree, that is ,everything can be
assigned a degree of membership for a class. This concept is
different from the traditional binary set theory and is close
in spirit to human thinking process. Hence, it provides an
approach for modeling uncertainty and ambiguity. In our thesis,
we want to employ fuzzy set theory to solve the uncertainty
problems in ship recognition. Firstly, we have designed a new
feature extraction method using relative height of geometric
invariance to extract features independently of translation,
scale change and aspect angles; And then we used fuzzy
linguistic variable to represent those features and a
hierarchical feature matching method to emulate human mental
scheme. Finally, the experiment results show that we have
obtained good results on this approach.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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