3.2.3目标识别目标识别的主要流程包括图像预处理、图像分割、特征提取和识别等。1.图像预处理图像预处理是对机器视觉所获取的图像目标进行灰度矫正、噪声滤除、高分辨重建等操作，使得图像目标中有用的信息更容易被提取。图像预处理需要对图像进行平移、旋转和缩放等几何规范以及图像滤波等操作，以确保图像识别能够快速、准确进行。图像滤波主要目的是在保持图像特征的状态下进行噪声消除，其可分为线性滤波和非线性滤波。与线性滤波相比，非线性滤波能够在去噪的同时保护图像细节，是目前图像滤波方法中研究的热点，具有代表性的是卡尔曼滤波和粒子滤波。此外，深度学习工具如超分辨卷积神经网络（SRCNN）等，不仅可以对图像进行超分辨重建，也能够实现对图像的降噪处理。3.2视觉感知3.2.3目标识别2.图像分割图像分割是指根据图像的灰度、彩色、纹理、几何形状等特征，将图像划分成若干个互不相交的区域，并使得这些特征在同一区域内表现出较高的相似性，但在不同区域间表现出明显的差异性。图像分割可通过区域分割、边缘分割等实现。区域分割的目的是从图像中划分出感兴趣物体的区域。边缘分割是指通过搜索不同区域之间的边界来完成图像的分割。图像分割的方法有很多种，其中，最常用的分割方法是阈值法，但这种方法适用范围较小、分割精度较差；能量最小化方法可以不受图像大小的影响，能产生高稳定性分割的结果，但是其计算效率偏低；基于图割的图像分割方法能够逼近最优解，效率高，但存在不一定收敛的缺点。由于单一图像分割方法的精度与效率较低，不能满足高效率、高精度图像分割的需求，因此将多种方法融合起来进行图像分割，已经成为机器视觉图像分割的主要发展方向。3.2视觉感知3.2.3目标识别3.特征提取特征是一类对象不同于其它类对象的特点或特性。作为机器视觉图像目标识别的关键节点，特征提取对目标识别的精度和速度有着重要的影响。从复杂的图像信息中提取有用的特征，对实现机器视觉目标识别具有决定性作用。图像的特征既包括亮度、边缘、纹理和色彩等直接可见的特征，也包括直方图、主成分、局部二进制模式（LocalBinaryPatterns，LBP）等需要通过变换才能获得的内在特征。根据不同分类方法，可将图像特征分为多种类型，例如可根据区域大小分为全局特征和局部特征，根据统计特征分为矩特征、轮廓特征及纹理特征等。与全局特征相比，用局部特征在复杂的背景下对图像目标进行描述非常高效，常用的检测方法有稀疏选取、密集选取和其它方法选取等，但这三类方法都存在对图像目标背景依赖性大的问题。因此，采用多种描述子进行机器视觉的图像目标识别是重要的发展趋势。3.2视觉感知3.2.3目标识别4.分类器识别分类器的作用是利用给定的类别、已知的训练数据来学习分类规则，然后对输入的未知数据进行分类或预测。逻辑回归、支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是常用的二值分类器。对于多分类问题，也可以用逻辑回归或SVM，只不过需要多个二分类来完成多分类，但这样容易出错且效率不高，因此最常用的多分类方法是Softmax。进行多分类时：SVM输出的是类别的得分值，其大小顺序表示所属类别的排序，得分的绝对值大小没有特别明显的物理意义；Softmax输出的结果是每一类的概率值，此值大小表征属于该类别的概率。3.2视觉感知3.2.4目标跟踪机器视觉目标跟踪是指根据视觉感知获得的图像、回波数据等对目标的位置和运动特性进行分析和预测，是机器视觉的关键技术，在安防、生产流水线、辅助驾驶、运动分析、行为分析、人机交互等领域中有着广泛的应用。目标跟踪算法的性能与传感器状态、目标本身以及目标所处的环境等因素有关，例如，传感器是否运动、目标大小是否变化、目标形态是否变化，以及背景杂波特性等都会影响跟踪的效果。1.基于均值漂移的目标跟踪算法均值漂移（MeanShift）算法是一种基于特征的运动目标跟踪方法，它通过迭代方式实现目标的跟踪。即先计算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。由于均值漂移算法完全依靠特征空间中的样本点进行分析，不需要任何的先验知识，收敛的速度快，近年来被广泛地应用于目标跟踪等领域。均值漂移算法原理简单、迭代效率高，但迭代搜索区域大小对算法准确性和效率有很大影响。3.2视觉感知3.2.4目标跟踪2.基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法卡尔曼滤波器是经典的