模糊图像识别建模与实现【开题报告】.doc

1、 毕业设计开题报告 计算机科学与技术 模糊图像识别建模与实现 一、选题的背景、意义 1、 选课的历史背景： “ 人工智能 ” 一词最初是在 1956 年 Dartmouth 学会上提出的。从那以后 ,研究者们发展了众多理论和原理 ,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学 1。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉 ，模式识别，智能数据检索系统 等等 。 我国的人工智能研究起步较晚。纳入国家计划的研究（“智能模拟”）始于 1978年； 1984年召开了智能计算机及其系统的全国学术讨论会； 198

2、6年起智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理（含模式识别）等重大项目列入国家高技术研究计划； 1993年起，又把智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。 1981年起，相继成立了中国人工智能学会（ CAAI）、全国高校人工智能研究会、中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、中国智能机器人专业委员会、中国计算机视觉与智能控制专业委员会以及中国智能自动化专业委员会等学术团体。中国的科技工作者已在人工智能领域取得许多具有国际领先水平的创造性成果。其中， 尤以吴文俊院士关于几何定理证明的“吴氏方法”最为突出，已在国际上产生重大影响，并荣获 2001年国家科学技术最高奖励。现在，我国已有数

3、以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能研究与学习，人工智能研究已在我国深入开展，它必将为促进其他学科的发展和我国的现代化建设作出新的重大贡献 2。 模糊图像识别建模与实现是人工智能的一个简单运用。人工智能是新型的高科技，在不久的将来必将会有更大的发展，通过此次毕业设计可以让我了解人工智能的研究方法以及过程，对以后的学习可以定下一定的基础。 2、 国内外研究状况： 1956年在美国的达特茅斯（ Dartmouth）大学举办的一次研讨会上，首次使用了人工智能这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义。 20世纪 60年代以后，人工智能的

4、应用研究取得了明显进展。首先，专家系统（ expert system）显示出强大的生命力。被誉为“专家系统和知识工程之父”的费根鲍姆（ Feigenbaum）所领导的研究小组与 1968年研究成功第一个专家系统 DENDRAL，用于质谱仪分析有机化合物的分子结构。 1972-1976年，费根鲍姆小组又开发成功 MYCIN医疗专家系统，用于抗生素药物治疗。此后，许多著名的专家系统，如 PROSPECTOR地质勘探专家系统、 R1 计算机结构设计专家系统、 ELAS钻井数据分析专家系统和 ACE电话电缆维护专家系统等被相继开发 3。 近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深

5、入开展，形成了高潮。同时，不同人工智能学派之间的争论也非常激烈。这些都推动了人工智能研究的进一步发展。 3、 发展趋势 人工智能的应用在将来定会很好的发展。我相信，因为人脑是物质的，智能的机制是可以认识的。人工智能学科的研究，与生物学和心 理学等研究结合，将使我们能进一步解开人类智能机制之谜。而且使我们能够解决许多只有依靠智能才能解决的问题，而这些问题，许多在目前是无法解决的。此外，人工智能向各领域的渗透，将会给一些领域带来革命性的变化，如智能机器人和智能控制，等等。 二、相关研究的最新成果及动态 智能机器人：以人工智能决定其行动的人。我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业

6、机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先 进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。空中机器人又叫无人机，近年来在军用机器人家族中，无人机是科研活动最活跃、技术进步最大、研究及采购经费投入最

7、多、实战经验最丰富的领域。 80 多年来，世界无人机的发展基本上是以 美国为主线向前推进的，无论从技术水平还是无人机的种类和数量来看，美国均居世界之首位。 其次是人脸识别技术， 人脸识别技术对于维护国家安全和社会稳定、打击各类犯罪活动具有十分重大的意义。在国家安全、军事安全、金融、公安、司法、民政、海关、边境、口岸、民航、保险以及社会安防、民用安防等领域都有所涉及，目前的主要应用有、人脸识别考勤、人脸识别门禁、人脸识别身份认证、监控布防等。在新兴的信息安全应用领域，人脸识别技术提供了一种更为安全可靠易用的身份鉴别手段，从而提升了整个网络信息系统的安全性能，有效地遏止各类网络违 法犯罪活动。同时

8、，人脸识别技术在传统的安防领域可以便捷的与原有技术实现紧密的结合，大大提升原有系统的智能化程度、安全性及易用性，拓展了原有系统的应用领域，从而促进了传统产业的技术升级。随着科学技术的发展及各种技术手段的综合应用，人脸识别技术一定会不断向前发展，在越来越多的领域发挥更重要的作用4。 与人脸识别技术相似的还有 指纹识别 ， 指纹识别技术主要涉及四个功能：读取指纹图象、提取特征、保存数据和比对。在一开始，通过指纹读取设备读取到人体指纹的图象，取到指纹图象之后，要对原始图象进行初步的处理，使之更清晰。 接下来，指纹辨识软件建立指纹的数字表示 特征数据，一种单方向的转换，可以从指纹转换成特征数据但不能从

9、特征数据转换成为指纹，而两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据。有的算法把节点和方向信息组合产生了更多的数据，这些方向信息表明了各个节点之间的关系，也有的算法还处理整幅指纹图象。总之，这些数据，通常称为模板，保存为 1K大小的记录。无论它们是怎样组成的，至今仍然没有一种模板的标准，也没有一种公布的抽象算法，而是各个厂商自行其是。 最后，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的模板进行比较，计算出它们的相似程度，最 终得到两个指纹的匹配结果。在计算机系统中，指纹识别可以用于开机登录身份确认，远程网络数据库的访问权限及身份的确认，银行储蓄防冒领及通存通兑的加密方法，保险行业中投保人的身份确认，期货证券

10、提款人的身份确认，医疗卫生系统中医疗保险人的身份确认等等 .如将指纹信息记录在特殊用途的卡上，通过现场比对，可以防止冒充等欺诈行为。例如：信用卡、医疗卡、会议卡、储蓄卡、驾驶证、准考证、护照防伪等。 三、课题的研究内容及拟采取的研究方法（技术路线）、难点及预期达到的目标 1、 研究的基本内容： 研究的基本内容从技术角度而言，包括： matlab软件的应用；图像特征提取算法；人工智能机器学习算法； C/C+编程。 严格按照现代软件工程思想的开发步骤，先建立模型，然后利用图像体征提取算法对针对已经提取到的模糊图像的特征，再利用人工智能与机器学习的方法，利用样例训练该模型，最后建立合适的图像识别知识

11、库，利用该模型进行识别其他未知图像，并判断是否为模糊图像。 2、 解决的主要问题 1） matlab软件的相关知识及其应用 MATLAB是矩阵实验室（ Matrix Laboratory）的简称，是美国 MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数 据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括 MATLAB 和 Simulink两大部分。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用 MATLAB来解算问题要比用 C， FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且 mathwork也吸收了像 Maple等软件

12、的优点 ,使 MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对 C， FORTRAN， C+ ， JAVA 的支持。可以直接调用 ,用户也可以将自己编写的实用程序导入到 MATLAB函数库中方便自己以 后调用，此外许多的 MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：数值分析 、 数值和符号计算 、 工程与科学绘图 、控制系统的设计与仿真 、 数字图像处理 技术 、 数字信号处理 技术 、 通讯系统设计与仿真 、 财务与金融工程 等。 MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和

13、测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定 类型的问题。 2） 人工智能机器学习算法的相关知识及其应用 机器学习 是在模糊识别中所用到的，机器学习是人工智能研究的范畴。人工智能是指让计算机能够模仿人的思维、决策去解决问题。其中包括知识的表示、获取、运用。例如在模糊图像识别中，要让计算机去识别图像是清晰的还是模糊的。虽然人一样可以看出哪些图像是模糊的，但是计算机并不具有中能力。要让计算机有这样的能力，则要运用机器学习，让计算机具有判断模糊图像的能力 5。机器学习中首先要了解学习的概念。

14、学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进，使得系统在下一次执行 同样任务或类似任务时，比现在做的更好或效率更高。 学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下六种基本类型：机械学习、示教学习、演绎学习、类比学习、基于解释的学习、归纳学习。 遗传算法 （ Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。 遗传算法的基本运算过程如下 : a)初始化 :设置进化代数计数器 t=0，设置最大进化代数 T，随机生成 M个个体作为初始群体 P(0)。 b)

15、个体评 价 :计算群体 P(t)中各个个体的适应度。 c)选择运算 :将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。 d)交叉运算；将交叉算子作用于群体。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。 e)变异运算 :将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体 P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体 P(t1)。 f)终 止条件判断 :若 tT,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作

16、为最优解输出，终止计算。 人工神经网络 （ ArtificialNeuralNetworks，简写为 ANNs）也简称为神经网络（ NNs）或称作连接模型（ ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入输出数据，分析掌握两者 之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为 “ 训练 ” 。 最后是对相关技术的综合运用，首先

17、要利用 matlab建立相关模，然后利用机器学习的有关算法去训练该模型，得到知识库，其中有许多难点，下面介绍研究难点： 3、 研究难点 matlab软件的运用。了解建立图像特征模型的方法及其原理 ,了解图像特征算 法，了解机器对图像的处理原理。需了解和会运用 matlab软件，会运用该软件进行图像分析和处理。 建立模糊图像特征库（特征向量）。要了解数字图像处理的基本原理，并会运用图像特征算法提取特征值，建立特征模型。 寻找合适的学习算法。逐步训练，得到模糊图像的知识库。了解各种学习算法，并会寻找适合建立模糊图像知识库的学习算法，运用学习算法训练该系统，得到模糊的知识库。 4、 预期达到的目标

18、通过 matlab写一个可以判断图像是否模糊的系统。即任意输入一幅图像系统可以更具已有的知识库正确判断出图像是模糊的还是清晰的。 四、论文详细工作进度和安排 第七学期第 11周至第 16周：文献检索和资料收集，完成毕业论文（设计）文献综述、开题报告和外文翻译； 第八学期 第 1周至第 3周：了解 matlab软件的运 用，寻找一种合适的学习算法，初步建立特征库，撰写论文提纲； 第八学期 第 4周至第 11周：毕业实习以及完成系统代码编写工作。 第八学期 第 12周：返校，继续完成毕业论文（设计）工作以及完成代码编写工作； 第八学期 第 13周：教师审阅毕业论文（设计）以及完成系统测试修改工作；

19、 第八学期 第 14周：毕业论文（设计）评阅以及完成系统测试修改工作； 第八学期 第 15周：撰写答辩提纲，制作答辩 PPT，准备毕业论文（设计）答辩。 五、主要参考文献 1廉师友 .人工智能技术导论 M.西安电子科技大学出版社 ,2007 2蔡自兴 .人工智能及其应用 M.清华大学出版社 ,2009 3高济 .人工智能高级技术导论 M.高等教育出版社 ,2009 4 DANIEL SAGE,FRANCK R NEUMANN,FLORENCE HEDIGER,et. Automatic Tracking of Individual Fluorescence Particles:Applicat

20、ion to the Study of Chromosome DynamicsJ,IEEE Trans Image Processing,2005,14(9):1 372-1383 5李凡长 .机器学习理论及应用 M.中国科技大学出版社 ,2009 6 （美）米歇尔著、曾华军等译 .机器学习 M.机械工业出版社 ,2003 7韩力群 .人工神经网络理论、设计及应用 M.化学工业出版社 ,2007 8傅荟璇 .MATLAB神经网络应用设计 M.机械工业出版社 ,2010 9王中鲜 .MATLAB建模与仿真应用 M.机械工业出版社 ,2010 10张洪刚 .图像处理与识别 M.北京邮电大学出版社 ,2006 11BARNARD K,DUYGULU P,FORSYTH D ,et al,Matching Words and PicturesJ,J Mach Learn Res,2003,(3):1107-1135 12沈庭芝 .数字图像处理及模式识别 M.北京理工大学出版社 ,2002 13刘福才 .非线性系统的模糊模型辨识及其应用 M.国防工业出版社 ,2006 14孙即祥 .现代模式识别 M.国防科技大学出版社 ,2003 15王新成 .高级图像处理技术 M.中国科学技术出版社 ,2001