智能信息融合图像识别理论及应用研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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智能信息融合图像识别理论及应用研究

项目名称：智能信息融合图像识别理论及应用研究
项目类别：面上项目
批准号：60372085
申请代码：F010402
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2004-01-01-2006-12-31

项目负责人：程咏梅
负责人职称：教授
依托单位：西北工业大学
批准年度：2003

中文摘要：

应用不变矩理论进行图像目标识别，存在数据获取的不确定性、不完整性及不清晰性问题，使目标识别率不能达到实际系统的要求。多传感器信息融合技术具有的性能优势主要表现为信息的冗余性与互补性，而D-S证据推理认识事物，正是一个智能融合证据的过程，因此，D-S证据推理是解决上述难题的一个有效方法。本项目拟将D-S证据推理与不变矩理论相结合，提出D-S证据推理新的研究方向- - 智能信息融合图像识别理论。首先研究关键问题证据冲突的处理方法及衡量标准、放宽组合规则的约束条件、简化计算，构造不变矩特征的图像识别基本置信指派函数、组合推理及迭代规则、分类规则。然后提取同构（或异构）的单个（或多个）图像传感器连续获取的同一目标不同姿态的多幅图像的不变矩，进一步构造多个证据体，根据分类规则，通过合成及迭代这些证据来识别图像目标，以提高图像目标的识别率。开创机器人及现代武器系统自动目标识别新的研究领域及方向。

中文主题词：智能信息融合图像识别；视频监控；生物特征识别；生物信息处理；

英文摘要：

intelligent information fusion

英文主题词： intelligent information fusion

结论摘要：

本项目从智能信息融合图像识别理论、视频监控关键技术、生物特征识别与生物信息处理、基于多源信息的混合系统建模四个方面进行研究，主要贡献有 1.提出了特征提取、证据冲突的衡量标准、基本置信指派函数构造、分类规则及快速计算等有效算法，将D-S证据推理与不变矩理论相结合，提出了智能信息融合图像识别理论。建立了实验验证系统，完成了软件包。 2．提出了背景建模、运动图像目标检测及跟踪、目标交接、图像配准、行为识别及无线传感器网络信息感知等的有效算法，并建立了实时视频监控系统,完成了软件包。 3．以准确及快速为目标，提出了有效的人脸及虹膜识别算法。建立了实验验证系统。提出了基于支持向量机，小波变换的生物信息处理算法，完成了蛋白质同源寡聚体及膜蛋白分类等研究。 4．分别从动态方程和小波信号分析两方面提取系统的突变信息，并采用多准则决策，有效实现了惯导元件的故障诊断。采用鲁棒设计方法，提出了导弹控制系统的故障容错控制方法。基金资助发表和录用论文43篇，其中SCI收录1篇，EI收录17篇，ISTP收录3篇。培养博士10名，硕士14名。完成了基金申请书规定的研究任务。

成果综合统计