Page 163 - 当代控制理论及应用技术概论

第四章 智能识别与控制研究

2. 基于区域特征的目标识别
基于区域的目标识别方法是将待识别的目标图像分割若干个区域，通过提
取各区域的特征进行描述，然后采用特征匹配来实现目标识别的方法。这种方法
的优点在于即使目标发生了局部遮挡情况，仍然能提取其他区域的特征进行识别。
在目标遮挡情况下，该算法识别的效果相当明显。但是，该方法的效果也会受到

区域分割和特征描述的影响。当区域分割面积较大时，计算时间较少，但是用于
描述目标的特征也少，因而识别效果也较差。当区域分割面积较小时，用于描述
目标的特征也较多，识别效果也相对好，但是用于特征提取及匹配的时间消耗也

较大。此外，采用不同的区域特征描述方法也有很大影响。鲁棒性较高、描述性
能好的方法识别效果良好，相反，描述性能较差的方法识别效果有待提高。
3. 基于模板匹配的目标识别
基于模板的目标识别相对比较简单，通过预先设定目标模板，然后使用模
板和待识别图像进行匹配，将相似度大于设定阈值的图像认定为已识别的目标。

该方法原理简单，但是往往要计算图像的全局特征，耗时量很大，效率较低。当
目标形状、拍摄角度发生改变、或者发生遮挡时，模板匹配的效果往往较差。其
次，相似性阈值是一个很难确定的参数，阈值太大或太小都会对匹配的精度产生

一定的影响，最佳阈值很难确定。目前，阈值都是通过大量实验对比，然后取一
合适的经验值作为参数。因而算法的可靠性和理论性仍有待验证。
4. 基于帧差的目标识别
帧差法是目标识别常用的方法之一。该方法通过计算视频图像中相邻两帧
的灰度差，然后根据先验知识对帧差图像进行处理，将符合目标模型的图像定为

识别目标。这种方法计算方便，原理简单，能够同时识别多种目标。但是，该方
法的难点在于如何建立一个适用性较好的目标模型，由于目标所处的环境极为复
杂，存在大量的背景干扰，因此对目标模型的通用性提出了很高的要求。常用的

建模方法包括高斯背景模型、物体形状模型、几何特征模型等。由于帧差法的应
用范围较广，常用于动态目标的识别与跟踪。但是，帧差法建模复杂、计算复杂
度高、耗时量大，从而也限制了其使用范围，这也是该算法的缺点。

二、雷达目标识别技术国内外研究历史及现状

雷达目标识别技术的研究始于 20 世纪 50 年代末。上世纪五十年代在美国，

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