XRD-2012课件

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。

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.

(完整word版)PPT课件制作教程.docx

Powerpoint制作培训教案 培训教师：王展展 教学目标 介绍 PowerPoint 的软件界面、普通演示文稿的制作流程，学会 制作精美课件。 教学流程 一、熟悉PowerPoint的工作界面 ①标题栏：显示出软件的名称（Microsoft PowerPoint ）和当前文档的名称（演示文稿1）；在其右侧是常见的“最小化、最大化/还原、关闭”按钮。 ②菜单栏：通过展开其中的每一条菜单，选择相应的命令项，完成 演示文稿的所有编辑操作。其右侧也有“最小化、最大化/还原、关闭”三个按钮，不过它们是用来控制当前文档的。 ③“常用”工具条：将一些最为常用的命令按钮，集中在本工 具条上，方便调用。 ④“格式”工具条：将用来设置演示文稿中相应对象格式的常 用命令按钮集中于此，方便调用。 ⑤“任务窗格”：这是 PowerPoint 新增的一个功能，利用这个 窗口，可以完成编辑“演示文稿”一些主要工作任务。 ⑥工作区：编辑幻灯片的工作区，制作出一张张图文并茂的幻灯片，就在这里向你展示。

⑦备注区：用来编辑幻灯片的一些“备注”文本。 ⑧大纲区：在本区中，通过“大纲视图”或“幻灯片视图”可 以快速查看整个演示文稿中的任意一张幻灯片。 ⑨“绘图”工具栏：可以利用上面相应按钮，在幻灯片中快速 绘制出相应的图形。 ⑩状态栏：在此处显示出当前文档相应的某些状态要素。 二、演示文稿的制作过程 演示文稿的制作，一般要经历下面几个步骤： 1、准备素材：主要是准备演示文稿中所需要的一些图片、声音、动画等文件。 2、确定方案：对演示文稿的整个构架作一个设计。 3、初步制作：将文本、图片等对象输入或插入到相应的幻灯片 中。 4、装饰处理：设置幻灯片中的相关对象的要素（包括字体、大 小、动画等），对幻灯片进行装饰处理。 5、预演播放：设置播放过程中的一些要素，然后播放查看效果，满意后正式输出播放。 三、制作第一份演示文稿 一份演示文稿通常由一张“标题”幻灯片和若干张“普通”幻灯片组成。

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

图像识别技术

伴随着通信技术与信息处理技术的迅猛发展,越来越多的纸质文档通过数字采集设备转换成文本图像,从而使文本图像数据能够快捷的在网络、卫星、传真通信信道中传输,因此,文本图像已逐渐成一个重要的信息来源。但是,现有的文本图像处理系统自动化程度低,且通用性不高,无法满足文本图像处理广泛性与实时性的要求。因此,研究如何对文本图像进行分析与处理,以便高效、快捷的获取文本图像的信息,是一项十分有意义的研究课题。本文在总结已有研究成果的基础上对文本图像的识别检索、预处理、版面分析和表格图像识别展开研究。所做的主要工作如下:1.依据图像的灰度分布和结构特征差异,对基于图像信息度量的文本图像识别检索算法进行改进,构造一种基于信息度量与Radon变换的文本图像识别检索算法。该算法综合利用文本图像与连续色调】图像的灰度分布与结构特征差异进行文本图像的识别检索。实验结果表明,所构造算法可有效降低文本图像识别检索的误识率。2.对基于Hough变换的文本图像倾斜检 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。 图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字 母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明， 视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向 突然改变的地方，这些地方的信息量最大。由此可见，在图像识别过程中，知觉 机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。 图像识别的目的在于用计算机自动处理图像信息,以代替人去完成图像分类 及辨识的任务。数字图像处理与识别技术是模式识别领域一个重要的研究方向, 近几十年来,图像识别技术取得了深入和迅速的发展,并广泛应用于图像遥感、机 器人视觉、生物医学、地质勘探等多个领域。 随着图像识别技术在多领域的发展,由其在计算机视觉和图像处理研究中,已经取得了一定的研究成果。Mallat在小波变换中滤波器的设计、Belhumeur在Fisher变换中的识别模型和Largrange优化方式建立支持向量机。本文在总结上述研究成果的基础上,首先对摄像头采集的数据进行了处理,完成JPEG的编码,详细讨论了JPEG图像解码的过程并实现了其算法。

(完整word版)Photoshop教案及课件(全套).docx

程名称PS像理授学2程型新授目名称初始 Photoshop cs3件 任内容了解 PHOTOSHOP的的学方法、像的常用知，以及Photoshop cs3 的下及安装方法。 目要求要求掌握 PHOTOSHOP像的常用知， 目重点像的常用知 目分析 目点常用工具的、文件保存格式 知目介如何使用Photoshop 目目 能力目学生能正确安装photoshop 件教学方法授法、任法 前准教案、件 教学活 教学 堂入 生好并清点人数，鞋套及手机上交情况 利用事先准好的广告宣片、LOGO、婚影作品 学生欣，引起学生的趣。揭秘些片都是件加入效 果理之后的，个件叫做什么名字呢？ 1、准好一本笔本。 2、做好每堂的作。 3、自己从以下四方面来做学好PHOTOSHOP的准。 要有一定的算机基知，会操作机器，会管理文件，会排除的 故障； 要精通件操作，拿到一个任，或者面客提出的要求，上知道 使用哪些操作命令、技能方法能意； 要有一点灵感，得益于知和的累，文学、画、影，印刷、广 告、网??都需要涉。 二、像的基本概念 1、photoshop 色模式 ①位色模式 使用两种色（黑色或白色）之一表示像中的像素。②灰度 色模式 生活目的 学生猜 想是真 存在的 是件 理的。 中快 捷 多，一定 要主要日 常的累

授课过程使用灰度等级多达 256 级，灰度图像中的每个像素都有一个 0 （黑色）到 255（白色）之间的亮度值。看起来类似传统的黑白 照片，除黑，白二色之外，尚有 254 种深浅的灰色。图象分辨率 图象分辨率 : 指图象中存储的信息量。这种分辨率有多种衡 量方法，典型的是以每英寸的像素数来衡量。图象分辨率和图象 尺寸的值一起决定文件的大小及输出质量，该值越大图形文件 所占用的磁盘空间也就越多。图象分辨率以比例关系影响着文 件的大小，即文件大小与其图象分辨率的平方成正比。如果保持 图象尺寸不变，将图象分辨率提高一倍，则其文件大小增大为原 来的四倍。 色光三原色 (R.G.B) RGB是色光的彩色模式， R 代表红色， G 代表绿色， B 代表蓝色。因为三种颜色每一种都有256 个亮度水平级，所以三 种色彩叠加就能形成 1670 万种色彩了（俗称 " 真彩 " ）。这已经 足以再现这个绚丽的世界了。 以用手机 或者照相 机拍照的 例子，用 放大工具 放大 N倍 的时候， 显示器会 出现方 格，这个 方格就被 称为像素 点。 RGB模式因为是由红、绿、蓝相叠加形成其他颜色，因此该 模式也叫加色模式（CMYK是一种减色模式）。在该色彩模式 下，每一种原色将单独形成一个色彩通道（ Channel）, 在各通道 上颜色的亮度分别为 256 阶，由 0-255 。再由三个单色通道

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

图像识别-课程设计报告

电子仪器课程设计 课题名称：钢坯识别触发智能控制学生学号： 专业班级：10电信01 班 学生姓名： 指导教师：洪汉玉 学生成绩:

钢坯识别触发智能控制 摘要：结合生产实际需要，研究和解决钢坯流程控制具有重要实际意义和应用价值。为解决生产线上钢坯光电检测与识别问题，我们采用点对点解决方案，利用现代光电传感技术，实现运动钢坯的到位检测和钢坯图像的触发采集；采用先进的图像处理和分析技术，实现生产线运动钢坯的自动定位和识别；采用电路抗干扰技术，实现轧机生产线的全自动控制和全天候工作。我们研制的钢坯识别光电控制系统主要由三大块组成：钢坯到位信息的光电检测、钢坯号的自动识别、系统的稳定性及抗干扰电路。针对实验中所出现的振动、虚警、噪声等干扰问题做了深入的理论分析。大量的实验结果表明，钢坯到位光电触发控制正确率为100%，钢坯号识别正确率达95%以上，实验效果令人满意。 关键字：钢坯到位检测，光电触发，钢坯识别，抗干扰技术。

一、概述 我国大型钢铁企业以及大型轧钢厂的钢坯号的识别主要靠人工来完成，在生产线上还未见钢坯号自动识别系统，严重影响钢坯生产线的自动化、智能化水平。因此，结合武钢轧钢生产线钢坯号检测及自动识别的需求，我们主要主要研光电控制系统。 在市场竞争日益激烈的今天，如何提高企业生产效率，降低生产成本，实现经济效益最大化的目标，智能化生产也就成了大多企业关注的焦点。我们的钢坯识别光电控制系统，解决了武钢重轨生产线以前钢坯号的人工记录所带来的劳动强度大、耗时耗力、生产效率低、资源浪费等困难，提高我国钢铁企业生产线的自动化和智能化水平。钢坯识别光电控制系统性能的一个重要影响因素，就是在复杂、恶劣的工业生产环境，能够很准确地获取到钢坯端面字符信息的控制信号。我们知道，很多传感器都可以很好地获取到各种检测信号，但考虑到获取钢坯端面字符信息的稳定性、可靠性，我们用光电控制系统设计思想，被控对象为CCD工业摄像头，变送传感装置为光电传感器，控制器为去噪、降压、稳压电路。钢坯识别光电控制系统组成如下： 图1-0：钢坯识别光电控制系统组成

《枣儿》ppt课件

枣儿孙 鸿

整体感知 1、朗读课文，把握剧情 2、概括剧情 在乡间一棵挂满红枣的老树下。一位老人遇到了一个捡枣儿的男孩，这一老一少交谈起来，十分亲热。在谈话中，老人回忆有关“枣儿”的往事，流露出自己对儿子的思念；男孩要把“枣儿”留给父亲吃，流露出自己对父亲的盼望。他们满怀亲情，呼唤各自的亲人回归故乡，回到自己身边，来吃这家乡的“枣儿”。

理解剧中人物的思想感情 关于老人 1．老人在与男孩的谈话中，回忆了哪些事情? 如何认识老人的心态? 老人在与男孩的谈话中，回忆了枣儿小时候的事：儿 子“枣儿”一名的来历，儿子只顾摘枣竟尿了老人一 脖子，枣儿小时候一有尿就尿到枣树下。回忆了自己 小时候偷枣而长出小枣树的事、枣儿落到鬼子的钢盔 上吓跑鬼子、闹灾荒时靠枣儿活命的故事。 老人在谈话中“沉思”“心事重重”“闪着泪花”，流露出老人对儿子的思念，对以往岁月的怀念，对故土的热爱之情，有一种浓浓的失落感。

2．老人对男孩的态度如何? 老人请男孩吃枣，老人让男孩骑跨在自己肩上摘枣，老人给男孩讲故事，老人与男孩拉勾发誓，老人紧紧搂住男孩，“将枣儿塞进男孩嘴里，自己也拿起枣儿咀嚼”，这些都表现了老人对男孩的疼爱，表现出了一种不是祖孙而如同祖孙般的长辈对晚辈的关爱，也折射出他对儿子的亲情。

3．如何评价老人这个形象? 剧中的老人首先是老一辈的农民形象：他一生劳作，不离乡土，如今老迈，儿子离乡外出，他继续留守家园。其次他是具有更普遍意义的老一代的长者形象：他满怀亲情，富有爱心，他关爱已成年的下一代，又疼爱尚年幼的新一代；作为过来人，他怀旧而又传统，面对生活的变化不失爱心、不失希望而又有所失落。

道路工程课件word版

第一章绪论 第一节道路现状评价 存在如下几方面的问题： 1．数量少 （1）公路通车总里程： 2010年底通车里程预计达395万公里，(2008年底373.02万公里），但与发达国家相比，仍然相差较大。如美国为630万公里。 （2）公路密度： 公路密度即每百平方公里国土面积拥有的公路里程数。从总体上讲，我国公路基础设施总量不足，密度偏低。美国公路密度每百平方公里为67公里，英国为160公里，法国为147公里，日本为303公里，印度为61公里，而我国只有不到40公里。 每万人拥有公路长度，美国为242公里，英国为63公里，法国为140公里，日本为91.5公里，印度为22公里，而我国不超过20公里。2．公路网等级低、高等级公路相对较少、路面质量差、标准低。 在通车里程中，二级以上的公路，只占公路总里程的10.7%多，等级以上公路所占比重为74.5%，还有达不到技术标准的等外公路96.16公里。 高级、次高级路面里程占公路总里程的53.5%。 3．发展不平衡。 东西部差距较大，平原区与山区差别大。 公路密度各省市差距大。 4．通行能力低。 通行能力大、运营效益高的公路主骨架未全部形成。 5．服务水平低。 公路运输服务不满足要求。 发展规划 1990～2010年，国家高速公路网基本成形。 至2007年年底，贯通“五纵七横”12条国道主干线；2010年，基本建成西部开发8条省际公路通道；重点建设高速公路网规划中的“五射两纵七横”共14条路线，并力争到2010年基本贯通。 第二节道路的分类及分级 一、道路的分类

二、公路的分类及分级 三、城市道路的分类及分级 一、道路的分类 按其交通性质和所在位置分为公路和城市道路 1、公路 是连接城市、乡村、工矿和林区的道路，主要供汽车行驶并具备一定技术条件的交通设施。 2、城市道路 是城市范围内的道路，供各种车辆和行人通行并具备一定技术条件的交通设施，并有形成和促进城市结构布局、提供通风、采光空间，作为上下水道和煤气、电力、通信设施埋设通道的功能。 二、公路的分类及分级 1、道路的分类 按其在公路网中的作用与地位分为国家干线公路、省干线公路、县公路、乡公路和专用公路。 2、公路的分级 根据交通部《公路工程技术标准》的规定，公路按其使用任务、功能和适应的交通量分为五个技术等级。高速公路、一、二、三、四级公路。 ①国家干线公路 是指国家公路网中，具有全国性政治、经济、国防意义，并经确定为国家干线的公路，简称国道。 ②省干线公路 是指有省公路网中，具有全省性政治、经济、国防意义，并经确定为省级干线的公路，简称省道。 ③县公路 是指具有全县性政治、经济意义，并经确定为县级的公路，简称县道。 ④乡公路 是指主要为乡村生产、生活服务，并经确定为乡级的公路，简称乡道。 ⑤专用公路 是指专为企业或其它单位提供运输服务的道路。如：厂矿道路，林区道路。 ①高速公路 a.专供汽车分向、分道行驶； b.全部控制出入； c.具有4个或4个以上车道；

图像识别技术报告

图像识别技术 课程教师：桑爱军老师 报告组成员： 五里雾

一、图像识别简介 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。 人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下，人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。 图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。 为了解决模板匹配模型存在的问题，格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识

图像处理与识别论文.doc

辽宁工业大学 关于图像识别技术的论述 --图像处理与识别结课论文 学院：电子与信息工程学院 班级：电子102班 学号：100404054 姓名：包媛

关于图像识别技术的论述 随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。 随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制

图像识别系统介绍

图像识别及访客管理系统系统 介绍 1 图像识别系统组成 图像识别系统由数据库服务器、管理中心和图像识别终端三部分组成。数据库服务器，放置于中心机房，主要提供数据服务和图片显示服务；管理中心，放置于访客登记室和保卫处，用于访客登记、临时卡管理、员工管理、区域管理、操作员管理和历史查询等功能；图像识别终端，放置于各大楼门口，用于保安或武警对来往人员进行图像比对。 2 图像识别系统连接图 图像识别终端 图像识别终端

3 图像识别系统主要功能 来访登记：对使用二代身份证的外来人员，扫描仪读取身份证信息，包括姓名、身份证号码等，对外来人进行拍照，并与读取的信息一起存档。 被访人管理：把门禁系统的人员作为被访人员进行管理，可在数据库中选择被访人并带记忆功能，可查看或选择历史被访人。 来访卡发放：结合被访人所处的位置给来访卡授予相应权限，发放临时来访卡交外来人员，并实时在所限区域内生效，临时来访卡要设置合理的有效时间，超出时间自动失效。 来访卡回收：外来人员访问结束后，回收临时来访卡并设置访客离签。 访客延期：来访人由于某种原因需要延长访问时间，可在系统中登记延期。支持无卡延期。 来访卡丢失：来访卡丢失可在系统中挂失，挂失的卡无权限进出相应区域。 临时卡管理：针对短期的外来协助人员，如一个星期、一个月等，管理部门可以给这部分人员发放临时卡，在临时卡到期前，持卡人可以正常进出被授权区域，避免了重复的登记工作。 人员出入监控：对通道出入人员进行实时监控，核对信息，对比照片，防止不法人员进出。 数据查询和统计：授权管理人员随时查询来访人员信息和详细的出入记录。 打印归档：历史记录可以直接打印或者导出电子表格，方便用户归档保存。 操作员管理：对访客管理操作人员进行授权和密码管理。 区域管理：管理员非常方便地对系统中的区域进行管理，包括区域新增、修改、删除等。 4 主要硬件设备介绍 4.1 图像识别终端 图像识别终端外层为全金属外壳，内部采用一款无风扇低功耗高效能工业级计算机作为运行平台，整机体积小，功能齐全，环境适应性强，可以满足污染大，灰尘多，电磁干扰严重等

图像识别匹配技术原理

第1章绪论 1.1研究背景及意义 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用，而作为一个辅助

基于MATLAB的图像处理的课程设计(车牌识别系统)

目录 一、课程设计目的 (3) 二、课程设计要求 (3) 三、课程设计的内容 (3) 四、题目分析 (3) 五、总体设计 (4) 六、具体设计 (5) 1、文件 (5) 1.1、打开 (5) 1.2、保存 (5) 1.3、退出 (5) 2、编辑 (5) 6.2.1、灰度 (5) 6.2.2、亮度 (6) 6.2.3、截图 (7) 6.2.4、缩放 (7) 3、旋转 (9) 6.3.1、上下翻转 (9) 6.3.2、左右翻转 (9) 6.3.3任意角度翻转 (9) 6.4、噪声 (10) 6.5、滤波 (10) 6.6、直方图统计 (11) 6.7、频谱分析 (12) 6.7.1、频谱图 (12) 6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12) 6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13) 6.8、灰度图像处理................................................ . . (14) 6.8.1、二值图像……………………………………………….. .14 6.8.2、创建索引图像............................................. (14) 6.9、颜色模型转换...................................... .. (14) 6.10、操作界面设计 (15) 七、程序调试及结果分析 (15) 八、心得体会 (16) 九、参考文献 (17) 十、附录 (18)

word文档教学课件

word文档教学课件 word文档教学课件1 ［教材分析］ 本节课是一堂教学综合实践活动，从教材的编排上看，是想通过综合应用“画图”和word操作，制作图文并茂的以成语故事为内容的电子文档，让学生进一步巩固“画图”和word 软件的基本操作，培养学生初步的获取和处理信息的能力。作为一堂教学成果验收课，教师应放开手让学生操作。但同时，教师应为学生提供足够的信息资源，辅助学生完成作品，真正充当课堂的引导者和学生的帮助者。 ［教学目标］ 1．知识与技能目标： （1）进一步熟悉word软件中插入图片、图文混排等基本操作 （2）熟悉画图软件中绘图的基本操作 2．过程与方法目标： 在教师的指导和组织下，学生借助教师提供的辅助资源，亲手动手尝试，综合应用“画图”和word软件中基本操作，制作图文并茂的电子文档 3．情感、态度价值观目标：

（1）绘制动物图片，增强学生的审美情趣，培养学生的创新能力 （2）制作图文并茂的电子文档，增强学生的人文意识［教学重难点］ 教学重点： 1、根据提供的故事情节，用“画图”软件创作相应插图 2、图文混排 教学难点：根据提供的故事情节，用“画图”软件创作相应插图 ［教学过程］ 一、创设情景，引入课题 师讲述《井底之蛙》的故事，请生说出该成语故事的名字。 师问：你还知道哪些和动物有关的成语故事 生：狐假虎威、画蛇添足、闻鸡起舞、守株待兔、杯弓蛇影…… 师：讲述成语故事声情并茂，才能打动听众。同样，制作成语故事的电子文档，如果图文并茂，更能吸引读者。今天，我们就来学习利用“画图”和word软件制作图文并茂的关于动物的成语故事电子文档。 二、对比欣赏 展示井底之蛙成语故事文档1和文档2。

(完整版)图像识别毕业设计

图像识别毕业设计 篇一：毕业设计人脸识别系统的研究与实现 人脸识别系统的研究与实现 目录 第一章绪论 第一节课题背景 一课题的--------------------------------------------------- ---------------------------1 二人脸识别技术的研究意义--------------------------------------------------- ---------1 第二节人脸识别技术的国内外发展概况--------------------------------------------------- 3 一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------2 二国内发展概况--------------------------------------------------- ------------------------4 第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------

------5 第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------5 一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------5 二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------5 第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------6 一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------6 二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------7 三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------7

图像识别技术综述

图像处理与识别技术综述 摘要：本文简要介绍了图像处理与识别技术的相关知识，介绍了图像识别过程中的判别函数和判别规则，特征提取和选择的方法。设计一个基于16位处理器MC9S12XS128的图像识别系统在实际中的具体硬件实现。 关键词：图像识别特征提取MC9S12XS128 数字摄像头 An Overview of Image Recognition And Identifying Technology Abstract：This paper introduces some knowledge of image recognition and identifying technology，introduces the discriminant function discriminant rule in the image identifying progress, feature extraction and selection method. Designed an image identifying system based on 16-bit controller MC9S12XS128,and it has specific hardware implementation in fact. Key words: image identifying discriminaut rule MC9S12XS128 digital cameral

1 引言 图像是与视觉相关的最贴近生活的信息，它是客观世界的物体直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。传统的图像处理技术就是对图像进行保存、处理、压缩、传输和重现。随着信息时代的到来，用于计算机处理的各种信息的需求越来越多，多媒体信息处理技术已经成为日常生活各个领域的迫切需要。人们更希望利用计算机技术处理人类视觉问题，如：人脸、指纹识别技术实现处理与个人有关的一切事物，利用视觉自动监视系统监视环境中发生的非常事件，利用字符识别技术实现文档图像的自动录入与处理。因此把传统的图像处理技术与模式识别处理技术相结合是图像处理的新趋势。 2 传统的图像处理技术 图像处理技术始于20世纪50年代，1964年美国喷射推进实验室（JPL ）使用计算机对太空船送回的大批月球照片处理后得到了清晰逼真的图像，这是这门技术发展的里程碑，此后这门技术得到了广泛的发展。 传统图像处理技术包含图像的获取、变换、增强、编码、分割等方面的内容。 2.1 图像获取 图像可以根据其形式或产生方法来分类。 照片图画 光图像连续函数 离散函数 （数字图像）不可见的 物理图像 物体图像 可见的图像图片数学函数 图1 图像的分类 图像的获取[4]是指将其变为计算机可识别的信息。通常是数字化的过程，及扫描、采样、量化三个步骤。经过数字化过程后就得到了一幅图的数字表示，即数字图像。一般这个过程由摄像头等设备完成。反过来还可将数字图像进行显示。 2.2 图像变换 图像变换[6]广泛应用于图像滤波[2]、统计滤波[5]、图像数据压缩以及图像描述等。图像变换是将N ×N 维空间图像数据变换成另外一组基向量（通常是正交向量空间）的坐标参数，我们希望这些离散图像信号坐标参数更集中代表了图像中的有效信息，或者是更便于达到某种处理目的。 通常采用的方法有：傅里叶变换、相关分析、小波变换[7]、离散余弦变换（DCT ）、正弦变