基于HMM-SVM的图像型火焰识别

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计 本系统采用J2EE技术并以OpenCV开源计算机视觉库技术为基础，实现一套具有身份验证功能的面部图像识别信息管理系统。系统使用MySQL数据库提供数据支撑，依托于J2EE的稳定性和Java平台的可移植性使得本系统可以在各个操作系统平台中运行，同时提供在互联网中使用面部识别技术的一套较为完备的解决方案。 标签：OpenCV；人脸识别；生物学特征 引言 随着信息技术的飞速发展以及互联网的深入普及，越来越多的行业和领域使用信息技术产品以提高工作效率和管理水平。但是由于人们隐私信息的保护意识薄弱，出现了许多信息安全的问题。在人们对于信息安全越来越重视的情况下，许多技术被应用到信息安全领域中来。较为先进的技术有虹膜识别技术、遗传基因识别技术以及指纹识别技术等。而论文采用的是当前热点的面部图像识别技术。 1 系统实现算法及功能分析 1.1 面部图像的生物学特征模型的建立 本系统是利用面部图形的生物学特征来识别不同的人。由于每个人的面部图像都有各自的特征但又具有一定的通性，需要应用生物学中相关知识加以解决。可以利用已有的生物学测量手段以及现有的算法构建人的面部图像生物学特征模型（简称：面部模型），并应用于系统中，面部模型的建立为面部图像识别的功能提供实现依据。 1.2 知识特征库及面部识别引擎的建立 在前述面部模型建立完成后，需要建立相应的知识库以及面部识别引擎方可进行身份的识别。可经过大量数据的采集和分析后建立知识库，并根据知识库的特点建立相应的识别引擎。此识别引擎对外开放，在本系统中提供其它外来程序的调用接口，其它系统能够通过本接口实现识别引擎的调用实现对于面部图形的识别，从而达到识别引擎的可复用性。在技术条件允许的情况下，提供知识库的智能训练以及半自动构建支持。 1.3 面部图像的采集与预处理 本系统中采用了预留API接口，利用USB图形捕获设备采集数据图像。经过USB设备的捕获，使用JMF（Java Media Framework）来处理已捕获的图像数据，对捕获的图像进行面部图行检测和实时定位跟踪。

简单介绍图像识别技术在各类行业的应用

简单介绍图像识别技术在各类行业的应用 图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环，一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果：它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今，图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代，以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步，这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。 其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。 01 网络搜索 以Facebook和谷歌为例，近日，Facebook专门为图像和视频理解打造了一个专业计算机视觉平台Lumos，该平台可以为整个社交网络提供视觉搜索功能，它将从两个方面改善社交网络上的用户体验：基于图片本身（而不是图片标签和拍照时间）的搜索；升级的自动图片描述系统（可向视觉障碍者描述图片内容）。而对于谷歌而言，图片识别已经攻克，它的下一个挑战是视频识别，目标是提升图像识别技术，最终能够识别和搜索视频本身的原内容，从而改善视频推荐服务。除此以外，Snap和Twitter等也都在致力于此。 02 智能家居 在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像进行识别，如果发现是可疑的人或物体，就可以及时报警给户主。如果图像和主人的面部匹配，则会主动为主人开门。还有家庭用的智能机器人，

数字图像处理技术在识别领域的应用

数字图像处理技术在识别领域的应用 1、定义 数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。 2、数字图像处理的优点 数字图像处理应用于人类依靠图像获取外界的信息经过处理，具有如下优点：①重现性能好，数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理从而用来服务于生活。 ②数字化处理精度高。 ③数字信号处理技术适用面宽。 ④数字图像处理的灵活性高。 3、主要研究内容 数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换；图像增强和复原；图像编码压缩；图像分割。 因为数字图像处理技术应用太过广泛，我在这里仅探究它在识别领域的应用，从这里认识数字图像处理技术的方方面面。 4、数字图像处理在识别领域的应用： （一）数字图像处理在指纹识别中的应用 传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。 为了弥补指纹图像的质量缺陷，保证指纹后处理算法对指纹图像具有足够的鲁棒性，图像增强是十分必要的，采用数字图像处理则可以实现图像的增强。指纹图像增强目的是为了消除噪声，增强脊线和谷线的对比度，将断裂的脊线和谷线连接起来，消除由于噪声、变形等带来的粘连及由于油污等产生的毛刺等，改善图像质量，保证特征信息提取的准确性和可靠性。指纹图像的增强由图像规格化、图像再处理、滤波几个部分组成。

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

图像识别技术设计已完成

摘要 数字图像处理（Digital Image Processing）的任务是实现图像增强、复原、编码、压缩等，其主要为改善图像的质量，以人为对象，且以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本设计的数字图像处理与识别技术系统以数字图像处理理论为基础，基于Matlab工具工作环境设计，能很好、快速的应用于识别本专业以后将要经常使用的电子元器件。主要作用为识别相同元器件的个数，相对于传统的机械识别具有安全性高，非接触性，高速度等特点。此种数字图像处理算法可以广泛应用于各个行业的相同或相近的物品识别，从而大大提高生产效率。 关键字:数字图像;图像处理; 图像识别; Matlab; 元器件. Abstract Digital Image Processing, the task is to realize the Image enhancement, recovery, coding, compression, its main for improving the quality of images, adhere to the object, and to improve the person for the purpose of visual effect. At present, image processing system is widely medicine, military and scientific research, business, etc. The design of the digital image processing and recognition technology in the digital image processing system based on the theory of the working environment, based on Matlab tool design, can be very good, rapid applied to identify the major often used electronic components. Main function for the same number of components, the identification of the traditional mechanical identification with a high level of security, non-contact, high speed, etc. The digital image processing algorithms can be widely used in various industries of the same or similar goods identification, which greatly improve the production efficiency. Keywords：Digital image, Image processing, Image recognition, Matlab, Components.

视频火焰检测综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2013, 3, 336-343 https://www.360docs.net/doc/0f11870998.html,/10.12677/csa.2013.38059 Published Online November 2013 (https://www.360docs.net/doc/0f11870998.html,/journal/csa.html) Survey of Flame Detection Based on Video* Xiyin Wu1,2, Yunyang Yan1,2#, Jing Du1,2, Yi’an Liu2 1School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 2Faculty of Computer Engineering, Huaiyin Institute of Technology, Huaian Email: keweiwxy@https://www.360docs.net/doc/0f11870998.html,, #areyyyke@https://www.360docs.net/doc/0f11870998.html, Received: Oct. 25th, 2013; revised: Nov. 13th, 2013; accepted: Nov. 19th, 2013 Copyright ? 2013 Xiyin Wu et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unre-stricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Abstract: The traditional fire detection system is an unsatisfactory way of detecting fire based on some sensors. As an effective type of early fire detection technology, video fire detection has received extensive attention recently with the improvement of technology of computer and digital image process. The process of video fire detection is shown here. The flame image characters are discussed such as the static characteristics in single frame and dynamic characteristics in multiple frames. Some typical methods of fire image feature extraction are presented. Then the fusion algorithm with multiple features is classified and summarized. Finally, the development of video fire detection is prospected. Keywords: Flame Detection; Feature Extraction; Feature Fusion; Survey 视频火焰检测综述* 吴茜茵1,2，严云洋1,2#，杜静1,2，刘以安1 1江南大学物联网工程学院，无锡 2淮阴工学院计算机工程学院，淮安 Email: keweiwxy@https://www.360docs.net/doc/0f11870998.html,, #areyyyke@https://www.360docs.net/doc/0f11870998.html, 收稿日期：2013年10月25日；修回日期：2013年11月13日；录用日期：2013年11月19日 摘要：基于传感器的传统火灾检测系统已经不能满足实际需求。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，视频火焰检测作为一种新型有效的早期火灾探测技术，已经受到人们的广泛关注。本文介绍了视频火焰检测流程，着重分析火焰的图像特征，包括基于单帧的静态特征和基于多帧的动态特征，并探讨了典型的特征提取算法，对多特征融合算法进行了分类比较，最后展望了视频火焰检测的发展趋势。 关键词：火焰检测；特征提取；特征融合；综述 1. 引言 由于火灾的频发性，尽早预防和避免火灾事故越来越重要。现今使用的火灾探测系统一般基于传感器[1]，主要分为静电式、感温式、感光式和复合式。这些传感器大都是对颗粒、空气湿度、温度、透明度、烟雾等物理采样进行检测[2]，虽然成本低、见效快，但存在适用空间有限、易受干扰、误报率高、智能度低、不适合在恶劣条件下检测等局限性。 近年来，随着视频监视设备的普及和视频图像处理技术的发展，研究者们将目光转向了视频火焰检测(Video Fire Detection, VFD)。摄像机采集信号后，将视频图像信息输入嵌入式处理单元或计算机，利用图像处理、特征提取、模式识别等相关算法判断有无火 *资助信息：教育部科学技术研究重大项目(311024)；江苏省“333工程”；江苏省“青蓝工程”资助；淮安市“533”资助；江苏省高校自然科学基金项目(12KJB520002)。 #通讯作者。

图像火焰检测及燃烧分析系统的应用分析

图像火焰检测及燃烧分析系统的应用分析 摘要：针对电站锅炉常规火检系统存在的“偷看”、“漏看”问题，从锅炉燃烧特性和图像火检工作原理进行了分析，探讨了图像火检的实用性和应用情况。 关键词：图像火检；火焰检测；探头 目前，我国电站锅炉采用的火焰检测器是以可见光、红外光为主的光敏元件检测器，这两种光敏原件检测器都是借助火焰着火区辐射能量的交流分量、火焰的脉动幅值和脉动频率，进行火焰着火与熄火的检测。然而在锅炉运行过程中，由于锅炉负荷及配风的变化，煤火检过程中，“偷看”、“漏看”的问题一直比较严重，而且长期存在，导致对燃烧器的检测准确性大大降低，以至于灭火保护也不得不解除，影响机组运行安全。 图像火焰检测及燃烧分析系统，其原理是利用火焰图像，来对火焰燃烧情况进行全程监控，能够直观地判断火焰的存在状态，煤种和负荷变化对其影响极小。这是一种新型的火焰检测装置。本文主要分析了图像火检的工作原理，以及燃烧器在燃烧方面的特性，以此论证在锅炉火焰检测中，图像火检所独有的优势。 1 图像火检系统概述

图像火焰检测及燃烧分析系统的核心，是基于煤粉在燃烧过程中的火焰图像分析，主要是对火焰图像视频信号进行处理，整个处理过程包括火焰图像视频信号的采集、传输、放大、录制、显示、分析等几部分。图像火焰检测及燃烧分析系统的组成主要有如下几部分： ●火焰图像传感器 ●视频信号分配器 ●火焰图像检测器（下位机） ●火焰图像监视管理系统 ●火焰图像录放系统 ●通讯系统 火检探头采用视频信号传输，不配备光纤。 2 图像火检工作原理 图像火焰检测及燃烧分析系统，其原理是借助广角长焦距工作镜头对整个燃烧器状况进行判断，并利用彩色CCD 摄像机对燃烧器喷口的火焰图像进行直观拍摄。由于燃烧火焰图像中含有大量的信息，再采用传像技术、计算机数字图像处理技术、模式识别技术等对图像进行分析，以便对单个燃烧器火焰的ON/OFF信号进行准确判断。 3 火焰检测不稳定性分析 电站锅炉运行过程中常规煤火检一直存在“偷看”、“漏看”和稳定性差的问题，为了解决这个问题，就需要对电站

基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法

基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法 王思嘉,裴海龙 (华南理工大学自动化学院,广东广州　510640) 摘　要:针对普通彩色图像对早期火灾高危点的有限检测能力,提出一套基于红外图像动态特征的早期火灾识别算法,该算法使用改进的梯度算子结合图像的动态特征来判断火焰。通过实验,该算法能够快速地识别火灾火焰和早期火灾高危点。算法结构清晰,效率较高,便于工程实现。 关键词:红外图像;火灾火焰;动态特征;识别算法 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:10042373X (2010)0820104202 Algorithm for E arly Fire R ecognition B ased on Infrared Dynamic Characteristics of Flame Images WAN G Si 2jia ,PEI Hai 2long (College of Automation Science and Engineering ,South China University of Technology ,Guangzhou 510640,China ) Abstract :Since the detection ability of ordinary color images for early fire high 2risk points is limited ,the early fire recog 2nition algorithm based on infrared image dynamic characteristics is proposed.The algorithm judges the harmf ulness of the flame by the modified gradient operator in combination with the dynamic characteristics of the images ,and can quickly identify fire flame and high 2risk points of early fire.The experiment proves that the algorithm structure is clear ,efficient ,and easy to be implemented in engineering. K eywords :inf rared image ;fire flame ;dynamic characteristic ;recognition algorithm 收稿日期:2009212213 森林火灾是危害人类生命财产安全的严重灾害之 一。因此,对火灾的检测尤其森林火灾的早期检测有着重大的现实意义。目前使用较成熟的感烟、感温、感光探测器的火灾探测算法,分别使用烟雾、温度、光亮度来区分火焰,由于受到空间、面积、恶劣环境的影响,使得对火灾火焰特征的提取难度增大,导致误报率的上升。使用摄像头作为火灾检测的算法是火灾检测的另外一个重要分支,目前在基于彩色图像的火焰检测算法的研究也较多,但都是对已经形成火焰的火灾进行检测,因而现有算法对于未形成火焰的早期火灾高危点的检测能力有限,而且基于颜色和亮度空间的彩色图像火焰检测算法只关注火焰的高亮度,无法反应火焰温度场本身的动态性。使用红外摄像头作为火灾检测的设备可以有效的改善以上的两个问题。笔者提出一种基于红外摄像头的早期火灾识别算法,在灰度空间上对采集的红外图像进行分割,采用梯度算子提取火焰特征对图像的温度场动态信息,识别未形成火焰的火灾高危点和起火点。1　火灾火焰或者火灾早期高危点的检测 红外图像采用灰度图像来描述视场中事物的红外特征,图像中的每个像素都使用0～255中的一个整数 表示该点的温度场特征。由于火灾的早期可疑点和火 灾火焰都具有相当明显温度场特征,可以使用设定温度阈值的方法,迅速有效地发现在红外摄像头视场中的火焰和可疑火焰点。 根据摄像头的内参数,可以求算出红外图像灰度数值空间和温度空间所存在的线性转换关系,根据实验,可疑火灾和火焰的温度场一般如表1所示。 表1　温度与灰度值关系 温度/℃ 灰度值 蜡烛火焰外焰520255蜡烛火焰内焰 430230烙铁 300 160 下面,使用表1中的数值来设置图像分割的阈值,所得到的图像为t (x ,y ): t (x ,y )= 0,g (x ,y )>T 1,其他 式中:x ,y 为像素坐标;g (x ,y )为该坐标的灰度值。 假设捕获的两帧图像为t 1(x ,y )f 1(x ,y ),t 2(x , y ),对此两帧图像做异或运算,取其灰度值信息,得到 一个二值图像,分辨出两幅图像的不同,当t (x ,y )的灰度值超过设定的阈值T ,即说明图像中可能存在火灾火焰或者火灾早期高危点。 4 01图像分析王思嘉等:基于火焰图像红外动态特征的早期火灾识别算法

双波段火灾及线型光束图像感烟探测器通用版

安全管理编号：YTO-FS-PD662 双波段火灾及线型光束图像感烟探测 器通用版 In The Production, The Safety And Health Of Workers, The Production And Labor Process And The Various Measures T aken And All Activities Engaged In The Management, So That The Normal Production Activities. 标准/ 权威/ 规范/ 实用 Authoritative And Practical Standards

双波段火灾及线型光束图像感烟探 测器通用版 使用提示：本安全管理文件可用于在生产中，对保障劳动者的安全健康和生产、劳动过程的正常进行而采取的各种措施和从事的一切活动实施管理，包含对生产、财物、环境的保护，最终使生产活动正常进行。文件下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用。 摘要：介绍了运用于大空间建筑上的火灾烟雾探测报警产品——双波段火灾探测器及线型光束图像感烟探测器，详细阐述了其工作原理和应用特点，并对其工程使用情况做了简要说明。 关键词：双波段火灾探测器、高灵敏度、感烟探测器、火灾探测报警、线型光束图像感烟探测器 随着我国经济建设的飞速发展，一些在国民经济和社会生活中起着重要作用的大型空间建筑（如大型厂房、仓库、体育馆、博物馆、大型展览馆、会议厅、大型商场、影剧院、候机厅等大空间场所）越来越多，此类建筑相对其他建筑具有的普遍特点是跨度大、内部举架高，根据《火灾自动报警系统设计规范》（GB50116－98）要求，对于被保护空间高度介于12－20m之间时，由于火灾发生时产生的烟雾很难到达房间顶部，因而一般不适宜安装点型感烟火灾探测器进行火灾监测和报警，而图像型火灾探测由于其本身工作原理和特点决定，在火灾发生时，产生

数字图像处理_图片识别

研究生课程考核试卷 （适用于课程论文、提交报告） 科目：数字图像处理教师：黄鸿 姓名：潘世强学号：20110802096 专业：仪器科学与技术类别：（学术）上课时间：2011年10月至2012年01月 考生成绩： 阅卷评语： 阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制

CHONGQING UNIVERSITY 数字图像处理 ——基于内容的图像检索系统 学院：光电工程学院 姓名：潘世强 学号：20110802096 指导教师：黄鸿 时间： 2012年01月08日

基于内容的图像检索系统 摘要：随着多媒体技术的迅速发展，图像数据库也急剧膨胀起来，如何高效、快速地从像资源中获取有用的图像成了信息检索技术研究的热点。 本文主要针对基于内容的图像检索技术（CBIR）做了相关的介绍，对基于图像检索技术中的特征提取技术进行了较为详细的阐述，研究了图像颜色的提取方法，以及图像间相似性度量方法。本文运用的特征值提取方法为颜色直方图的方法，对图像提取颜色特征，并根据这些特征对目标图片与图片库中的图片进行了相似度排序，最后运用Matlab软件对上述方法进行验证，得到图像检索结果，从而实现基于内容的图像检索。 关键词：直方图HIS彩色空间基于内容图像检索 1．引言 图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉。俗话说“百闻不如一见”，“一目了然”，都反映了图像在信息传递中的独特效果。所谓基于图像内容检索，即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。它区别于传统的图像检索手段，融合了图像理解技术，从而可以提供更有效的检索手段。 本文主要针对基于内容的图像检索技术中的特征提取方法展开论述，简要地介绍了近年来基于内容的图像检索中颜色、纹理、形状及语义特征的描述方法，并对颜色特征的描述方法以及特征相似性做了详细的论述。

图像识别技术发展状况及前景

医学图像配准技术 罗述谦综述 首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审 浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价 值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评 估方法。 关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念 在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。 医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换 对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。 处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。

图像识别技术浅析

图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。 【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配 【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。 二、图像识别系统 1、概述 自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。 （1）图像输入 将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。 （2）预处理 为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中

火灾探测器分类

火灾探测器分类 火灾探测器是火灾自动报警系统的基本组成部分之一，它至少含有一个能够连续或以一定频率周期监视与火灾有关的适宜的物理和／或化学 现象的传感器，并且至少能够向控制和指示设备提供一个合适的信号，是否报火警或操纵自动消防设备，可由探测器或控制和指示设备做出判断。 （一）根据探测火灾特征参数分类 火灾探测器根据其探测火灾特征参数的不同，可以分为感烟、感温、感光、气体、复合五种基本类型。 1）感温火灾探测器，即响应异常温度、温升速率和温差变化等参数的探测器。 2）感烟火灾探测器，即响应悬浮在大气中的燃烧和／或热解产生的固体或液体微粒的探测器，进一步可分为离子感烟、光电感烟、红外光束、吸气型等。 3）感光火灾探测器，即响应火焰发出的特定波段电磁辐射的探测器，又称火焰探测器，进一步可分为紫外、红外及复合式等类型。

4）气体火灾探测器，即响应燃烧或热解产生的气体的火灾探测器。 5）复合火灾探测器，即将多种探测原理集中于一身的探测器，它进一步又可分为烟温复合、红外紫外复合等火灾探测器。 此外，还有一些特殊类型的火灾探测器，包括：使用摄像机、红外热成像器件等视频设备或它们的组合方式获取监控现场视频信息，进行火灾探测的图像型火灾探测器；探测泄漏电流大小的漏电流感应型火灾探测器；探测静电电位高低的静电感应型火灾探测器；还有在一些特殊场合使用的、要求探测极其灵敏、动作极为迅速，通过探测爆炸产生的参数变化（如压力的变化）信号来抑制、消灭爆炸事故发生的微压差型火灾探测器；利用超声原理探测火灾的超声波火灾探测器等。 （二）根据监视范围分类 1）点型火灾探测器，即响应一个小型传感器附近的火灾特征参数的探测器。 2）线型火灾探测器，即响应某一连续路线附近的火灾特征参数的探测器。 此外，还有一种多点型火灾探测器，即响应多个小型传感器（例如

仪器仪表数字图像的识别及其应用

摘要：本文针对仪器仪表应用环境的实际情况，设计了数字图像识别硬件平台，采用STC12LE5A60S2单片机驱动图像传感器OV7670采集图像，可减少由人为因素或传感器干扰引起的数据错误，省去采集卡，节省了成本。通过无线通信，成功地将数字图像识别技术应用到了检测环境中。经过试验，证明了系统的稳定性。 关键词：图像采集;无线通信;STC12LE5A60S2;OV7670引言 目前，仪器仪表被广泛地应用于各行各业的测量系统中。但是，由于某些仪器仪表只是通过LCD、LED数码管或者表盘来显示数值，并没有提供数据传送的接口，因此很难实现数据的自动采集以及保证数据的实时性和准确性，难以满足对测量系统工作自动化的要求[1]。现如今，随着科学技术的不断进步，对测量系统的管理也从人工监管方式逐步向自动管理方式转变[2]。为了提高系统的工作效率，需要对测量系统所采集的数据进行实时监控，控制中心要快速、准确、自动获取所需数值，这是急需解决的问题。 为了使系统能够很好地实现控制功能，笔者设计出基于数字图像的仪器仪表读数识别系统。该系统利用单片机控制图像传感器自动读取仪器仪表的数字图像，经过图像处理和图像识别技术，将识别结果通过无线网络传输，传送至控制中心，由控制中心对采集数据进行综合管理，从而真正实现数据的统一管理和对系统控制的自动化。 数字图像识别系统 仪器仪表数字图像采集系统主要组成部分有单片机、图像传感器、LCD显示器、无线收发模块以及数据存储器，系统功能框图如图1所示。单片机作为系统的控制核心，

控制图像传感器采集仪器仪表数字图像，将仪器仪表图像数据存储在扩展的外部数据存储器中，利用数字图像处理和模式识别技术读取仪器仪表数字，通过无线收发模块将仪器仪表数字发送到控制中心，控制中心可以直观地显示所采集的数据并对数据进行统一管理。 图像采集电路 本设计中，仪器仪表图像数据采集模块选用的图像传感器是美国OmniVision公司的彩色/黑白CMOS图像传感器OV7670，该传感器可以通过I2C总线进行对其内部寄存器进行配置，使得输出数据速率、格式都可以得到改变，且输出数据已经做完分离，处理起来相对也比较容易[3～4]。基于功能的实现和价格两方面的考虑，本设计最终决定选取该型号图像传感器作为图像数据采集的核心器件。 由于OV7670图像传感器的工作电压为2.45V到3V，对外部工作时钟频率在 10MHz到48MHz，因此控制芯片选用宏晶科技的单时钟/机器周期的 STC12LE5A60S2单片机。该单片机工作电压在2.2V到3.6V，能够和OV7670图像传感器理想匹配;工作频率在0~35MHz，且内部含有波特率发生器，最大可以产生12MHz的方波[5～6]，该信号可以作为OV7670图像传感器的外部工作时钟，也满足了OV7670图像传感器对工作时钟频率的要求。图像采集硬件电路图如图2所示。 图像传感器的SDA和SCL分别为内部寄存器配置数据线和时钟线，单片机通过 P1.2、P1.3模拟I2C总线对图像传感器内部寄存器进行配置，使得图像数据输出为QVGA格式，在QVGA的基础之上再次对输出数据进行水平、垂直方向分别8抽样，使得最终输出为像素为60×80;帧同步输出信号VSYNC引脚接入单片机P3.2口，由P3.2引脚捕捉该信号，当捕捉到帧同步输出信号时，开始采集仪表图像数据，图像有效数据是通过单片机对有效像素信号捕捉获取的，有效像素信号是指图像传感器像素时钟信号PCLK接74HC74二分频后与行同步信号HREF经过与非门的信号;主函数中对像素时钟信号PCLK进行捕捉，在该信号有效时，选通图像采集数据控制线，将图像保存在缓存，然后使图像数据线无效，将缓存数据存储到62LV256存储器中，这样就得到了一个像素点的灰度值;行同步信号HREF接入单片机定时器T0中断，当单片机捕

多特征融合的火焰检测算法

第１０卷第２期一一一一 一一一一一一一一智一能一系一统一学一报一一一一一一一一一一一一一一一Ｖｏｌ．１０?．２２０１５年４月一一一一一一一一一一一ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ一一一一一一一一一一一一一Ａｐｒ．２０１５ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３?４７８５．２０１４０６０２２网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ＴＰ．２０１５０３０２．１１０６．００９．ｈｔｍｌ 多特征融合的火焰检测算法 吴茜茵１，２，严云洋１，２，杜静１，２，高尚兵２，刘以安１ （１．江南大学物联网工程学院，江苏无锡２１４１２２；２．淮阴工学院计算机工程学院，江苏淮安２２３００３） 摘一要：视频火焰检测是复杂场景下预防火灾的重要方法三为了提高火焰的检测效率和鲁棒性，基于ＲＧＢ和ＨＳＩ颜色空间改进了火焰的颜色特征模型，有效地提取了疑似火焰区域；实验对比分析了火焰不同的形状结构特征，及其特征组合对火焰检测有效性的影响，提出了一种融合圆形度二矩形度和重心高度系数的火焰检测算法，然后将融合后的火焰特征输入支持向量机（ＳＶＭ）中进行分类三在Ｂｉｌｋｅｎｔ大学火灾视频库上的实验结果表明，该方法高效二快速，且能适用于多种场景三 关键词：特征提取；特征融合；支持向量机；颜色模型；火焰检测；圆形度；矩形度；重心高度 中图分类号：ＴＰ３９１．４１一文献标志码：Ａ一文章编号：１６７３?４７８５（２０１５）０２?２４０?０８ 中文引用格式：吴茜茵，严云洋，杜静，等．多特征融合的火焰检测算法［Ｊ］．智能系统学报，２０１５，１０（２）：２４０?２４７． 英文引用格式：ＷＵＸｉｙｉｎ，ＹＡＮＹｕｎｙａｎｇ，ＤＵＪｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｆｅａｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃ?ｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，２０１５，１０（２）：２４０?２４７． Ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｆｅａｔｕｒｅｓ ＷＵＸｉｙｉｎ１，２，ＹＡＮＹｕｎｙａｎｇ１，２，ＤＵＪｉｎｇ１，２，ＧＡＯＳｈａｎｇｂｉｎｇ２，ＬＩＵＹｉ ａｎ１ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ；２．ＦａｃｕｌｔｙｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｉｙｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｉａｎ２２３００３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｖｉｄｅｏｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏｐｒｅｖｅｎｔｆｉｒｅｄｉｓａｓｔｅｒｕｎｄｅｒｃｏｍｐｌｅｘｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｌｏｒｆｅａｔｕｒｅｍｏｄｅｌｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂａｓｅｄｏｎＲＧＢａｎｄＨＳＩｃｏｌｏｒｓｐａｃｅａｎｄｔｈｅｓｕｓｐｅｃｔｅｄｆｌａｍｅａｒｅａｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｆｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｓｈａｐｅｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｆｉｒｅａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｉｒｃｏｍｂｉｎｅｄｆｅａｔｕｒｅｓｏｎｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｍｅｔｈｏｄｏｆｆｌａｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｃｉｒｃｕｌａｒｉｔｙ，ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｉｔｙａｎｄｔｈｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｏｒｔｈｏｃｅｎｔｅｒｈｅｉｇｈｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｆｕｓｉｏｎｏｆｔｈｅｓｅｆｌａｍｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）ｉｓｕｓｅｄｆｏｒｃｌａｓｓｉ?ｆｉｃａｔｉｏｎ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎｔｈｅｆｉｒｅｖｉｄｅｏｓａｔＢｉｌｋｅｎｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｆａｓｔｆｏｒｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄｉｔｃｏｕｌｄｄｅｔｅｃｔｆｉｒｅｒｅａｌ?ｔｉｍｅｕｎｄｅｒａｖａｒｉｅｔｙｏｆｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ；ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ；ｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌ；ｆｉｒｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｃｉｒｃｕｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｓ；ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｉｔｙ；ｏｒｔｈｏｃｅｎｔｅｒｈｅｉｇｈｔ收稿日期：２０１４?０６?１３．一网络出版日期：２０１５?０３?０２． 基金项目：教育部科学技术研究重大资助项目（３１１０２４）；国家自然科学 基金资助项目（６１４０２１９２）；江苏省 六大人才高峰 资助项目（２０１３ＤＺＸＸ?０２３）；江苏省 ３３３工程 资助项目；江苏省 青蓝工程 资助项目；淮安市 ５３３工程 资助项目（ＢＲＡ２０１３２０８）；淮安市科技计划资助项目（ＨＡＧ２０１３０５７，ＨＡＧ２０１３０５９）．通信作者：严云洋．Ｅ?ｍａｉｌ：ａｒｅｙｙｙｋｅ＠１６３．ｃｏｍ．一一传统的火灾检测大多基于传感器，通过搜集火 焰烟雾颗粒二火焰温度和相对湿度等信息，对火灾进行评估并做出响应［１］三但传感器必须放在火焰附近才能有效使用，且不能用于对传感器干扰较大的场景（如颗粒物较多的面粉厂），因此难以适用于大空间二开阔空间以及复杂场景三除此之外，使用传感器的火灾检测难以确认火灾位置二火焰大小二火势发