筛选极坐标投影幅值特征的象棋定位与识别

摘要：

为保证象棋机器人视觉系统中棋盘棋位检测、棋子定位与识别的准确性,首先利用梯度法获取棋盘区域,比例法得到棋位坐标;然后在棋位处的子域利用霍夫变换判断棋子存在性并获取棋子圆心坐标,Lab的a分量分割判断棋子颜色.利用极坐标投影,快速傅里叶变换提取特征,最后皮尔逊相关系数进行特征筛选,欧式距离进行12类字体的分类.对训练集和测试集采集的576和1024个不同位置角度的棋子样本分别进行测试,子域内棋子存在性、棋子棋位编号以及棋子颜色判断的错误率都为0.利用训练集获得字体类中心后,在训练集和测试集分别进行字体识别测试,筛选字体特征的识别方法的错误率为0.17％(错1个)和0.29％(错3个);与不进行特征筛选的方法相比,错误率分别降低了0.35％和0.39％.表明棋位检测、棋子定位与识别方法的优秀性能,为构建象棋机器人视觉系统打下算法基础.

关键词：比例法、a分量、极坐标投影、相关系数、特征筛选、棋子样本

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：2018年西安市科技计划项目资助

在线出版日期：2018-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：268-275