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基于图像局部不变性特征的机器人目标识别与定位的中期报告
一、研究背景
机器人目标识别与定位是机器人技术中的重要研究方向，其在自动导航、物流、安防等领域具有广泛的应用。目标识别与定位任务的核心在于从给定环境中检测出目标物体的位置信息。
传统的目标识别与定位方法主要依赖于目标物体的全局特征，如框架、形状、颜色等。然而，这些全局特征难以避免环境的变化和干扰，从而导致识别的准确率和鲁棒性下降。局部不变性的特征提取方法能够有效地解决这些问题，因此得到了广泛的应用。
二、研究内容
本研究旨在基于图像局部不变性特征提取方法，实现机器人目标识别与定位。具体的研究内容包括：
1.讨论常见的图像特征提取方法，包括SIFT、SURF、ORB等，并比较它们的优劣势。
2.基于所选定的特征提取方法，设计展开图像描述子并实现目标特征提取。
3.利用分类和检测算法对目标进行识别和定位。采用SVM分类器进行目标识别，并将Hough变换算法应用于目标定位。
4.实现在机器人视觉处理平台上的目标识别与定位系统。对所开发的系统进行功能测试和性能评估。
三、研究成果
截止目前，本研究已完成以下成果：
1.对常见的图像特征提取方法进行了调研和比较分析。
2.实现了SIFT和SURF两种特征提取算法，并对所选图像库进行了特征提取和可视化展示。
3.基于SVM分类器构建了目标识别模型，并开始进行测试与优化。
4.初步完成了在机器人视觉处理平台上的目标识别与定位系统。
未来，研究将继续努力，深入研究特征提取和分类算法，完善目标识别与定位系统的功能和性能，进一步拓展应用领域。