2011年全景视觉足球机器人目标识别的鲁棒Gabor-SVM方法

本文探讨了一种针对全自主足球机器人在光照变化和全景视觉畸变条件下，提高目标识别稳定性和有效性的鲁棒方法。研究者们提出了一种结合Gabor滤波器和支持向量机（SVM）的策略。首先，他们利用颜色特征和形状特征，如面积、长宽比等，对全景图像中的目标进行初步的候选目标提取。这种方法旨在排除那些仅颜色相近但形状不符合的干扰物体。 候选目标提取阶段非常重要，因为它不仅要定位可能的目标，还要处理光照带来的颜色混淆问题。候选目标中可能存在实际目标以及无法通过简单形状特征完全消除的干扰。为了进一步区分这些目标，作者引入了Gabor滤波器，这是一种在图像处理中常用于特征提取的滤波器，它可以有效地提取局部纹理信息，有助于区分目标和背景。 接下来，通过对候选目标应用Gabor滤波器进行卷积操作，生成特征向量。这些特征向量包含了关于目标的重要视觉信息，如纹理、方向和空间分布等。这些特征向量被送入支持向量机（SVM），这是一种强大的监督学习模型，特别适合于小样本和非线性分类问题，它能有效地对特征进行分类，从而准确地识别出实际的目标。 实验部分是在机器人MT-R的足球目标识别任务中进行的，结果显示，这种基于Gabor滤波器和SVM的方法在识别精度上表现良好，满足了足球机器人对实时性的严苛要求。由于其鲁棒性，即使在光照条件变化和图像畸变的情况下，也能保持较高的识别性能，这对于足球机器人的自主导航和决策至关重要。 这项研究为足球机器人领域提供了一种实用的、适应性强的目标识别技术，对于提升机器人在复杂环境中的性能具有重要的理论和实践意义。关键词包括足球机器人、目标识别、Gabor滤波器和支持向量机，体现了研究者们在这个领域深入探索的决心和成果。