Local Salient Regions Based Natural Scene Recognition
基于局部显著区域的自然场景识别

场景识别是移动机器人实现拓扑导航的关键。针对未知环境,提出一种基于视觉局部显著区域的自然场景识别方法。首先,提出带反馈的显著性检测模型(FSDM)自底向上进行图像分析;然后,根据显著位置,基于分形实现自动尺度选择,以构造合适尺寸的局部显著区域。对场景图像中的显著区域采用梯度方向、二阶不变矩、归一化色调3种特征进行不变性表示,并根据其匹配率实现场景识别。实验结果表明,FSDM具有较高的显著性检测精度。而且室内室外环境的多次场景识别实验也表明,该方法与全局外观方法相比能够更好地容忍尺度、视角等变化引起的差异,静态场景识别具有较高的准确性。