智能信息融合图像识别理论及应用研究

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。