戚瑋瑋,欒 新,宋大雷,張 玲,于方杰

(中國(guó)海洋大學(xué)1.信息科學(xué)與工程學(xué)院;2.工程學(xué)院,山東青島266100)

一種魯棒的基于全景視覺(jué)的足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別方法

戚瑋瑋1,欒 新1,宋大雷2,張 玲2,于方杰1

(中國(guó)海洋大學(xué)1.信息科學(xué)與工程學(xué)院;2.工程學(xué)院,山東青島266100)

由于光照的變化和全景視覺(jué)的畸變,全自主足球機(jī)器人對(duì)目標(biāo)識(shí)別不穩(wěn)定且有效性差,為此提出了1種基于Gabor濾波器和支持向量機(jī)(SVM)的全自主足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別方法。首先根據(jù)顏色特征和面積、長(zhǎng)寬比等簡(jiǎn)單形狀特征提取候選目標(biāo),候選目標(biāo)中包含實(shí)際的目標(biāo)和與目標(biāo)顏色相近且通過(guò)上述簡(jiǎn)單形狀特征判斷仍無(wú)法消除的干擾。將候選目標(biāo)與Gabor濾波器作卷積來(lái)提取特征向量,將特征向量輸入SVM進(jìn)行分類,識(shí)別出實(shí)際的目標(biāo)。在機(jī)器人MT-R的足球目標(biāo)識(shí)別中對(duì)該方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明該種方法具有較好的識(shí)別精度,且滿足足球機(jī)器人的實(shí)時(shí)性要求。

足球機(jī)器人;目標(biāo)識(shí)別;Gabor濾波器;支持向量機(jī)

足球機(jī)器人是目前機(jī)器人研究領(lǐng)域的1個(gè)熱點(diǎn)課題。機(jī)器人足球比賽是1個(gè)具有標(biāo)志性和挑戰(zhàn)性的課題,它試圖利用1個(gè)將各種理論、算法和Agent體系結(jié)構(gòu)集成在一起的任務(wù)來(lái)促進(jìn)機(jī)器人學(xué)和人工智能的研究發(fā)展。RoboCup(Robot World Cup)中型組機(jī)器人足球比賽環(huán)境是1個(gè)高度顏色編碼化的環(huán)境,目標(biāo)都有特定的顏色,機(jī)器人通過(guò)對(duì)全景圖像進(jìn)行彩色圖像分割來(lái)識(shí)別目標(biāo)[1-3]。常用的彩色圖像分割方法有閾值法、基于區(qū)域的方法、基于邊緣的方法、聚類方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[4]以及各種方法的組合等。但足球機(jī)器人比賽的實(shí)時(shí)性要求限制了復(fù)雜的彩色圖像分割方法的使用。足球機(jī)器人比賽中大多采用基于顏色閾值和基于區(qū)域的方法[5-7],采用顏色查找表,通過(guò)對(duì)像素的分類和區(qū)域連通實(shí)現(xiàn)圖像的分割。然而由于光照的影響及環(huán)境中其他標(biāo)識(shí)物顏色的干擾,使得機(jī)器人在上述彩色圖像分割中容易把與目標(biāo)顏色相近的物體識(shí)別為目標(biāo),還需要利用面積、周長(zhǎng)、質(zhì)心、外接矩形等簡(jiǎn)單形狀信息對(duì)色塊進(jìn)行選擇。但是,由于光照強(qiáng)度和方向變化的原因,圖像中只能分割出部分目標(biāo)區(qū)域,目標(biāo)形狀不完整;并且全景視覺(jué)系統(tǒng)的圖像存在畸變,使得在識(shí)別目標(biāo)的過(guò)程中沒(méi)有通用且性能良好的基于輪廓或基于形狀的算法,憑借形狀信息仍然無(wú)法識(shí)別目標(biāo)。因此,本文提出了1種基于Gabor濾波器和SVM的全自主足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別方法。首先根據(jù)顏色特征和面積、長(zhǎng)寬比等簡(jiǎn)單形狀特征提取候選目標(biāo),然后將候選目標(biāo)與Gabor濾波器作卷積來(lái)提取特征向量,將特征向量輸入SVM進(jìn)行分類,識(shí)別出實(shí)際的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)證明,該方法具有較好的識(shí)別的精度。

圖1 足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別原理Fig.1 Framework of target recognition for the soccer robot

1 識(shí)別原理

中型組足球機(jī)器人比賽環(huán)境是1個(gè)高度顏色編碼化的環(huán)境,目標(biāo)都有特定的顏色,全自主足球機(jī)器人通過(guò)彩色圖像分割結(jié)合形狀特征來(lái)識(shí)別目標(biāo)。對(duì)于因光照變化和全景攝像機(jī)的畸變導(dǎo)致通過(guò)顏色和簡(jiǎn)單形狀信息仍然無(wú)法識(shí)別出目標(biāo)的情況,將進(jìn)一步通過(guò)Gabor濾波器提取特征,利用SVM分類器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別。其原理框圖見(jiàn)圖1,候選目標(biāo)提取采用三維顏色閾值方法對(duì)像素進(jìn)行分類,并利用基于游程編碼的快速區(qū)域連通算法得到色塊區(qū)域,該方法保證了目標(biāo)提取的快速性。對(duì)提取的色塊區(qū)域根據(jù)面積和長(zhǎng)寬比閾值判斷,濾除部分干擾區(qū)域,將仍無(wú)法濾除的干擾和實(shí)際目標(biāo)作為候選目標(biāo)。機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),采用離線的交互式顏色學(xué)習(xí)軟件,通過(guò)正樣本(包含目標(biāo)的圖像)提取顏色閾值和形狀參數(shù),通過(guò)正樣本和負(fù)樣本(包含干擾的圖像)進(jìn)行SVM的訓(xùn)練。實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別時(shí),將候選目標(biāo)通過(guò)Gabor濾波器卷積提取特征向量,輸入訓(xùn)練好的SVM分類器,識(shí)別出結(jié)果。

2 候選目標(biāo)提取

在實(shí)時(shí)識(shí)別目標(biāo)之前,機(jī)器人需要在離線的交互式顏色學(xué)習(xí)軟件中進(jìn)行顏色學(xué)習(xí)。由于全自主比賽的場(chǎng)地比較大,光照強(qiáng)度和視角方向會(huì)隨著機(jī)器人場(chǎng)地位置的不同而發(fā)生變化,這對(duì)目標(biāo)識(shí)別的穩(wěn)定性影響很大。因此,采用了光照變化不敏感的YUV顏色空間;并讓機(jī)器人在不同的光照條件、不同的視角方向下對(duì)目標(biāo)顏色進(jìn)行多次的學(xué)習(xí)。顏色學(xué)習(xí)的輸出是目標(biāo)的YUV顏色閾值集合,顏色閾值為(Ymin,Ymax),(Umin, Umax),(Vmin,Vmax)。根據(jù)YUV閾值集合對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類。如果采用比較的方法分類,機(jī)器人學(xué)習(xí)了N種顏色,至少要比較6×N次,這將占用大量的計(jì)算時(shí)間。采用參用3次“位與”[3]運(yùn)算代替6×N次比較,節(jié)省了數(shù)據(jù)量和計(jì)算時(shí)間。將不屬于目標(biāo)顏色的像素置0,使目標(biāo)同背景分離。具有相同顏色的鄰接像素是屬于同一個(gè)區(qū)域的,因此需要對(duì)上一步像素分類的結(jié)果進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記。為了提高提取候選目標(biāo)的速度,采用快速游程連通性分析算法。首先對(duì)目標(biāo)像素進(jìn)行游程長(zhǎng)度編碼,掃描一遍圖像,把每一行內(nèi)具有相同類標(biāo)號(hào)的像素生成1個(gè)游程。再次掃描一遍圖像,完成行間快速游程連通性分析和區(qū)域合并。該過(guò)程僅需對(duì)圖像掃描2遍,把行間像素的處理變?yōu)閷?duì)游程的處理,有效地減少了運(yùn)算量,提高了圖像的處理速度。

本算法的輸出是將識(shí)別的各種顏色的所有區(qū)域按照面積從大到小進(jìn)行排列的鏈表,符合經(jīng)驗(yàn)面積和長(zhǎng)寬比閾值的認(rèn)為是目標(biāo),大于或小于一定面積和長(zhǎng)寬比的區(qū)域可以當(dāng)作噪聲處理,提高了識(shí)別的魯棒性。將通過(guò)面積和長(zhǎng)寬比仍然不能區(qū)分的區(qū)域作為候選目標(biāo),進(jìn)行下一步的Gabor特征提取。

3 Gabor特征提取

Gabor濾波器[8-9]可以看作1個(gè)高斯函數(shù)經(jīng)過(guò)復(fù)指數(shù)調(diào)制得到,是通過(guò)尺度伸縮和角度的旋轉(zhuǎn)生成的一組復(fù)函數(shù)系。Gabor濾波器表現(xiàn)出理想的空間局部性和方向選擇性,而且Gabor基本函數(shù)具有與人類視覺(jué)基元相似的性質(zhì),已被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像壓縮、紋理分析、圖像的分割和識(shí)別等方面[10-12]。二維Gabor濾波器基函數(shù)的一般形式是:

其中(x,y)是空間域象素位置坐標(biāo),ω是徑向中心頻率(尺度),θ是Gabor濾波器的方向,σ是Gaussian函數(shù)沿x軸和y軸的均方差。方差σ與頻率ω的關(guān)系可以表示為是倍頻程的帶寬[11],一般取1～1.5,在本文中取1。σ和ω反映了Gabor濾波器的多尺度特性。θ反映了Gabor濾波器的方向特性,通過(guò)設(shè)置這些參數(shù)就可以得到一組不同方向、不同尺度的濾波器組。

若ω選取m個(gè)值,即m個(gè)尺度,θ選取n個(gè)值,即n個(gè)方向則可以得到由m×n個(gè)濾波器組成的濾波器組。將圖像F(x,y)與該濾波器組進(jìn)行卷積:

其中GR和GI分別為G(x,y)的實(shí)部和虛部,則一幅N×N的圖像F(x,y)與Gabor濾波器卷積后將得到m×n幅圖像Q(x,y)。對(duì)這m×n幅圖的特征進(jìn)一步提取,計(jì)算其均值和方差,構(gòu)成一個(gè)2mn維的特征向量,作為圖像的全局特征信息。

則可以得到候選目標(biāo)的特征向量:

圖2是原圖像與ω=0.15π,0.3π,0.45π,θ=0.5π的Gabor濾波器組的卷積結(jié)果,當(dāng)ω取值較小時(shí)獲得的是圖像的細(xì)節(jié)信息,當(dāng)ω=π取值大時(shí)獲得的是全局信息,可以獲得不同尺度的全局信息。圖3是ω,不同θ角度方向的Gabor濾波器進(jìn)行卷積后的結(jié)果,可以獲得不同方向上的圖像信息。

圖2 不同角頻率的Gabor濾波器卷積結(jié)果圖(θ=0.5π)Fig.2 Results of image convoluted with the Gabor filter with different angular frequency(θ=0.5π)

圖3 不同角度的Gabor濾波器卷積結(jié)果圖(ω=π)Fig.3 Results of image convoluted with the Gabor filter with different angle(ω=π)

4 基于SVM的目標(biāo)識(shí)別

4.1 SVM原理

SVM[13-15]是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論框架下的一種通用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它集成了學(xué)習(xí)理論、核方法、泛化性理論及最優(yōu)化方法等多項(xiàng)成果,不僅較好地克服了困擾很多學(xué)習(xí)算法的小樣本、過(guò)學(xué)習(xí)、高維數(shù)及局部極小等問(wèn)題,且具有較強(qiáng)的泛化能力,能較好地解決小樣本兩類分類問(wèn)題。

考慮1個(gè)2類訓(xùn)練樣本集的分類問(wèn)題,假定原始特征空間中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

{(x1,y1),…,(xl,yl)},x∈Rn,y∈{-1,1},可被超平面+b=0,b∈R線性分為2類,超平面必定滿足yi(+b)≥1,i=1,2,…,l,<＊,＊>表示矢量?jī)?nèi)積。SVM所求的最優(yōu)超平面要使得分類間隔最大,這等價(jià)于求解二次規(guī)劃問(wèn)題:

引入Lagrange算子α,i≥0,可得到上述問(wèn)題的唯一解, a＊=[α＊,,]T,滿足:

當(dāng)原始特征空間中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)線性不可分時(shí),引入松弛變量ξi(≥0)和懲罰因子C(≥0):

折衷考慮最少錯(cuò)分樣本和最大分類間隔,得到廣義最優(yōu)超平面。其中,懲罰參數(shù)C作為綜合這2個(gè)目標(biāo)的權(quán)重。求解廣義最優(yōu)超平面的對(duì)偶問(wèn)題與線性可分情況幾乎完全相同,只是約束條件變?yōu)?≤αi≤C,最優(yōu)決策函數(shù)的形式與式(7)一樣。

對(duì)于一般非線性問(wèn)題,則可通過(guò)定義適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)實(shí)現(xiàn)非線性變換,將輸入空間映射到1個(gè)高維特征空間,然后在特征空間求解最優(yōu)線性分類面。引入核函數(shù)后,以上的內(nèi)積可用核函數(shù)代替。此時(shí),SVM的決策函數(shù)為:

不同的內(nèi)積核函數(shù)導(dǎo)致不同的SVM算法,目前采用的內(nèi)積核函數(shù)主要有線性核函數(shù)K(x,xi)=(x·xi)、多項(xiàng)式核函數(shù)K(x,xi)=(s(x·xi)+c)d、徑向基核函數(shù)K(x,xi)=exp(-γ‖x-xi‖2)和Sigmoid核函數(shù)K (x,xi)=tanh(s(x·xi)+c),其中s、c、d和γ為核函數(shù)的參數(shù)。

4.2 目標(biāo)識(shí)別

把通過(guò)顏色和簡(jiǎn)單形狀特征提取的候選目標(biāo)圖像與Gabor濾波器進(jìn)行卷積,提取特征向量,將特征向量輸入分類性能優(yōu)良的SVM分類器,對(duì)候選目標(biāo)進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別。方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:

(1)在交互式顏色學(xué)習(xí)軟件中,利用顏色和面積長(zhǎng)寬比簡(jiǎn)單形狀信息進(jìn)行初步識(shí)別,截取無(wú)法通過(guò)顏色和簡(jiǎn)單形狀信息識(shí)別的目標(biāo)圖像和干擾圖像作為候選目標(biāo)圖像。定義目標(biāo)圖像為SVM訓(xùn)練的正類樣本,干擾圖像為負(fù)類樣本。

(2)將提取的候選目標(biāo)圖像與Gabor濾波器做卷積,提取樣本的特征向量,并標(biāo)記好樣本的類別。

(3)將標(biāo)記好的樣本對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練,利用實(shí)驗(yàn)測(cè)試和交叉驗(yàn)證確定最優(yōu)SVM模型及模型參數(shù),得到最優(yōu)分割決策函數(shù)。用決策函數(shù)對(duì)樣本分類,根據(jù)分類正確率,確定Gabor濾波器的參數(shù)。

(4)機(jī)器人進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別時(shí),首先根據(jù)顏色和簡(jiǎn)單形狀特征提取候選目標(biāo)圖像,然后利用設(shè)計(jì)好的Gabor濾波器和已訓(xùn)練好的SVM分割決策函數(shù)對(duì)候選目標(biāo)圖像進(jìn)行處理,由決策函數(shù)的輸出值確定候選目標(biāo)所屬類別,正類標(biāo)記為1,負(fù)類標(biāo)記為-1,從而濾除干擾,識(shí)別出目標(biāo)。

(5)計(jì)算出目標(biāo)區(qū)域的質(zhì)心,獲得目標(biāo)的像素位置,識(shí)別出目標(biāo),進(jìn)行下一步的目標(biāo)定位。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5.1 樣本數(shù)據(jù)的采集

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是RoboCup中型組MT-R型自主足球機(jī)器人。攝像機(jī)采用安防監(jiān)控彩色攝像機(jī)Watec WAT-250D,輸出NTSC制式的視頻信號(hào),通過(guò)組合雙曲面反射鏡,構(gòu)成全景視覺(jué)系統(tǒng)。視頻采集卡為Osprey-200,圖像采集頻率30幀/s,分辨率為640×480。機(jī)器人的中央處理器是Intel Pentium(R)4 CPU 3.00 Hz,操作系統(tǒng)是Windows XP。

在交互式顏色學(xué)習(xí)軟件中選擇顏色閾值和面積、長(zhǎng)寬比形狀閾值,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)識(shí)別,將仍然無(wú)法識(shí)別的目標(biāo)和干擾物體在原圖像中截取出來(lái)作為候選目標(biāo)樣本。球在全景圖像中的面積比較小,截取32×32大小的圖像即可滿足要求。采用上述方法,采集足球與干擾物體在不同光照下、不同位置的全景圖片800幅,截取出目標(biāo)和干擾圖像各600幅,目標(biāo)圖像作為正樣本,干擾圖像作為負(fù)樣本。按照2∶1的比例劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。圖4給出了在全景圖像中選擇樣本示意圖。

圖4 樣本選擇Fig.4 Sample selecting

5.2 SVM及Gabor濾波器的參數(shù)確定

SVM類型的選擇和核函數(shù)的選擇非常重要,它設(shè)計(jì)的好壞直接影響到分類效果。樣本線性不可分,因此采用線性不可分SVM,即C-SVM訓(xùn)練,選取不同核函數(shù)的分類測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表1。表1數(shù)據(jù)表明,采用徑向基核函數(shù)取得分類正確率效果最好,Sigmoid函數(shù)對(duì)負(fù)樣本的分類正確率比較高,但對(duì)正樣本分類正確率較低,線性核函數(shù)和多項(xiàng)式核函數(shù)的分類正確率相對(duì)徑向基核函數(shù)都比較低。因此,本文在利用SVM進(jìn)行相近目標(biāo)識(shí)別中將選擇高斯徑向基函數(shù)作為核函數(shù)。采用網(wǎng)格搜索和n折交叉驗(yàn)證的方法來(lái)找到最優(yōu)的C和γ。采用10折交叉驗(yàn)證,網(wǎng)格搜索按指數(shù)級(jí)進(jìn)行。通過(guò)訓(xùn)練集的訓(xùn)練得到,C=236,γ=0.023。

表1 不同的核函數(shù)的SVM分類比較結(jié)果Table 1 Result comparison of SVM with different kernel function/%

Gabor濾波器,需確定其頻率參數(shù)ω和旋轉(zhuǎn)角度θ。參數(shù)確定的方法一般采取試驗(yàn)方法和參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法,盡管目前Gabor濾波器組的優(yōu)化算法具有良好的性能,但是仍然存在很多不足。因此,現(xiàn)在的主流方法是基于一定的約束條件,通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行Gabor濾波器的參數(shù)選擇。本文通過(guò)試驗(yàn)的方法,利用徑向基核函數(shù)SVM來(lái)進(jìn)行分類,根據(jù)識(shí)別的正確率來(lái)確定參數(shù),取,共8個(gè)濾波器。

5.3 識(shí)別結(jié)果

為比較C-SVM分類器的有效性,分別選用最小距離分類器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(采用2層結(jié)構(gòu))來(lái)對(duì)樣本進(jìn)行分類檢驗(yàn)。3種分類方法的分類結(jié)果見(jiàn)表2。從實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果中可以看出,最小距離分類器識(shí)別率最低。由于SVM對(duì)小樣本問(wèn)題具有較好的學(xué)習(xí)與泛化能力,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有較高的識(shí)別正確率。比較SVM對(duì)正負(fù)樣本的識(shí)別正確率,可以看出SVM對(duì)負(fù)樣本的檢測(cè)率相對(duì)較低,但也達(dá)到88.5%。

為更好地驗(yàn)證SVM分類器的魯棒性與實(shí)用性,采用在線識(shí)別方式對(duì)足球目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。機(jī)器人的采樣頻率是20幀/s。首先,固定機(jī)器人和球的位置,則球的位置坐標(biāo)已知,變換光照,統(tǒng)計(jì)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)識(shí)別的目標(biāo)的位置;保持光照不變,固定球在機(jī)器人的正前方的位置,讓機(jī)器人以0.02 m/s的速度,沿直線向足球運(yùn)動(dòng),保持球的橫坐標(biāo)不變,統(tǒng)計(jì)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)識(shí)別的目標(biāo)的位置,統(tǒng)計(jì)識(shí)別正確率。識(shí)別結(jié)果圖如圖5所示,圖5(a)是只依靠顏色特征,識(shí)別出了3個(gè)顏色相似的目標(biāo),分別為足球,顏色相近的箱子和鉗子,圖中紅色方框標(biāo)出。圖5(b)通過(guò)簡(jiǎn)單形狀特征濾除了箱子,但鉗子和球仍然無(wú)法區(qū)分開,圖5(c)通過(guò)提取Gabor特征利用SVM分類識(shí)別濾除了鉗子,識(shí)別出了目標(biāo)。

表2 不同分類方法的分類比較結(jié)果Table 2 Result comparison of different classification methods/%

圖5 實(shí)時(shí)識(shí)別結(jié)果圖Fig.5 Real-time recognition results

表3比較了基于目標(biāo)的顏色特征、顏色+簡(jiǎn)單形狀特征和顏色+簡(jiǎn)單形狀特征+Gabor特征3種識(shí)別方法的識(shí)別正確率和處理速度。只基于顏色特征的處理速度最快可以達(dá)到30幀/s,但識(shí)別率很低,從圖5(a)中也可以看出,不容易識(shí)別出顏色相近的目標(biāo)?；陬伾?簡(jiǎn)單形狀特征能夠?yàn)V除一部分與目標(biāo)顏色相近的目標(biāo),識(shí)別率大大提高,速度也能滿足機(jī)器人比賽的實(shí)時(shí)性要求,但仍存在把干擾識(shí)別成目標(biāo)的情況?；陬伾?簡(jiǎn)單形狀+Gabor特征,利用SVM分類的方法識(shí)別率達(dá)到92.5%,識(shí)別效果最好,但處理速度最慢,為20幀/s,但仍然能滿足機(jī)器人比賽的實(shí)時(shí)性要求。實(shí)際比賽時(shí),場(chǎng)地環(huán)境相對(duì)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境更簡(jiǎn)單,通過(guò)顏色+簡(jiǎn)單形狀已經(jīng)能夠去除大多數(shù)干擾目標(biāo),提取的候選目標(biāo)個(gè)數(shù)較少,速度會(huì)更快。

表3 不同特征的實(shí)時(shí)識(shí)別結(jié)果和處理速度比較Table 3 Recognition result and processing time comparison of different features

6 結(jié)語(yǔ)

本文提出1種魯棒的基于全景視覺(jué)的足球機(jī)器人目標(biāo)識(shí)別方法。首先通過(guò)顏色和簡(jiǎn)單形狀特征提取出候選目標(biāo)圖像。將候選目標(biāo)圖像與Gabor濾波器作卷積來(lái)提取子圖像的特征,把得到特征向量輸入SVM中分類,從而識(shí)別出實(shí)際的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)表明,該種方法穩(wěn)定有效,且滿足機(jī)器人足球的實(shí)時(shí)性要求。

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Abstract: It is a difficult problem for autonomous soccer robot to recognize similar color targets because of the illumination changes and the omni-directional vision distortion.A robust method of objects recognition for autonomous soccer robot based on Gabor filters and support vector machine is proposed.Firstly, candidate targets are extracted based on color threshold and simple shape features.Then,images containing candidate targets are convoluted with the Gabor filter,from which the feature vector is extracted. The target recognition is performed by the support vector machine.Experiments have been carried out on the soccer robot M-TR for the ball recognition.Experimental results prove the high target recognition accuracy and real-time performance of the proposed method.

Key words: soccer robot;target recognition;Gabor filter;support vector machine

責(zé)任編輯 陳呈超

Robust Method of Target Recognition for Soccer Robot Based on Omni-Directional Vision

QI Wei-Wei1,LUAN Xin1,SONG Da-Lei2,ZHANG Ling2,YU Fang-Jie1
(Ocean University of China 1.College of Information Science and Engineering;2.College of Engineering,Qingdao 266100,China)

TP242.6+2

A

1672-5174(2011)06-109-06

2010-11-05;

2011-03-20

戚瑋瑋(1982-),女,博士。E-mail:weiwei_qiqi@163.com