目标图像自动识别与快速跟踪的方法

摘要

一种目标图像自动识别与快速跟踪的方法，首先建立目标图像的阈值灰度级，其次建立误差和相关度指标，接着在阈值灰度级的基础上构建模板图像和现场图像特征矩阵，以及在离散条件下的互相关函数，包括各自方差、归一化相关系数、以及在所有二维矩阵所组成的线性空间里内积操作的定义，从线性空间出发，根据欧氏空间的范数和夹角得到相关度的定义，再利用内积定义获得一个判据公式，最终实现对目标的快速识别。本发明既着眼于整体判别的统计评价，又明确被跟踪目标体的识别率指标，同时以总处理周期小于40ms的超高运算速度实现对指定目标的自动识别和跟踪，装置技术性能指标达到96％以上的正确识别率和小于1m可识别尺度。

主权项

1、一种目标图像自动识别与快速跟踪的方法，其特征在于，首先建立目标图像阈值灰度级，在灰度级直方图上阈值表示为一条垂直的分隔线，其次建立误差和相关度指标，接着在阈值灰度级的基础上构建模板图像和现场图像特征矩阵，以及在离散条件下的互相关函数，包括各自方差、归一化相关系数、以及在所有二维矩阵所组成的线性空间里内积操作的定义，从线性空间出发，根据欧氏空间的范数和夹角得到相关度的定义，相关度达到一定95％的图像即是同一幅图像，再利用内积定义获得一个实用的判据公式，并提出定义误差的方法，最终实现对目标的快速识别与跟踪。