神经网络与特征提取在图像识别与目标跟踪中的应用

"该资源是西安电子科技大学硕士研究生常俊的学位论文，主题为‘基于特征提取及神经网络的图像分类识别与目标跟踪’，由王军宁教授指导，完成于2008年1月。论文探讨了图像识别与目标跟踪的基础理论，并重点研究了在这些领域广泛应用的BP神经网络模型。同时，论文还涉及图像数据预处理、训练样本选择、图像匹配度函数设计以及BP网络结构设计等多个方面。" 正文： 在人工智能领域，图像分类识别与目标跟踪是至关重要的技术，广泛应用于军事、工业控制、医学研究和交通监控等多个领域。随着神经网络技术的发展，这一领域的研究得到了显著的推动。BP（Backpropagation）神经网络作为最常用的神经网络模型之一，因其强大的非线性学习能力和泛化性能，在图像处理中发挥着核心作用。 论文首先概述了图像识别与目标跟踪的基本原理，包括特征提取、模板匹配、运动估计等核心概念。特征提取是图像处理的关键步骤，它从原始图像中提取出对识别和跟踪最有用的信息。而BP神经网络则能根据这些特征进行学习和分类。 在特征提取部分，论文特别引入了小波矩特征，利用其旋转不变性，增强了图像分类的稳定性。小波矩是一种多尺度分析工具，能够捕捉图像的局部特性，尤其适用于复杂形状和结构的识别。通过与神经网络结合，可以提高分类的准确性和鲁棒性，适应各种场景变化。 此外，论文还关注了信息熵特征在目标跟踪中的应用。信息熵作为一种衡量信息不确定性的度量，能有效反映复杂背景下的目标特性。论文设计了一种结合信息熵特征和神经网络的跟踪算法，能在动态环境中保持对目标的有效跟踪，通过仿真实验验证了其优良的跟踪效果。 总结而言，这篇论文深入探讨了神经网络在图像分类识别与目标跟踪中的应用，特别是在特征提取方法上的创新尝试。小波矩和信息熵特征的引入为解决实际问题提供了新的思路，而BP神经网络则为实现这些方法提供了有力的计算工具。这些研究成果不仅丰富了神经网络理论，也为实际应用场景中的图像处理技术提供了宝贵的参考。