4交通图像处理与识别技术解析
智能交通系统中的车辆违章行为识别技术解析(六)
智能交通系统中的车辆违章行为识别技术解析随着社会的进步和科技的发展，智能交通系统在城市中扮演着越来越重要的角色。
其中，车辆违章行为识别技术作为智能交通系统的核心组成部分，对于提高城市交通管理水平和道路安全具有重要意义。
本文将对智能交通系统中的车辆违章行为识别技术进行解析。
一、车辆违章行为识别技术的概述智能交通系统中的车辆违章行为识别技术是通过使用高精度的监控设备和先进的图像处理算法，对车辆在道路上的行为进行实时监测和识别，以便及时发现和处理违章行为，维护交通秩序和道路安全。
该技术通过将图像和视频信号转换为数字信号，并应用计算机视觉技术和深度学习算法进行分析和识别，以实现车辆违章行为的准确识别和判定。
二、车辆违章行为识别技术的工作原理车辆违章行为识别技术的工作原理大致可以分为三个步骤：图像采集、特征提取和行为识别。
图像采集是车辆违章行为识别的第一步。
通常情况下，交通监控摄像机会实时采集车辆行驶过程中的图像和视频信号。
这些图像和视频信号会被传输到中央服务器进行处理和分析。
特征提取是车辆违章行为识别的关键步骤。
通过应用计算机视觉技术和图像处理算法，对采集到的图像和视频信号进行处理，提取图像中与车辆违章行为相关的特征。
例如，车辆的颜色、型号、车牌号码等信息都可以被提取出来，用于判定违章行为。
行为识别是车辆违章行为识别的最终目标。
通过使用深度学习算法，将特征提取得到的信息与违章行为的数据库进行比对和匹配，以确定车辆是否存在违章行为。
在确定违章行为后，智能交通系统可以及时对违章车辆进行抓拍、记录和处罚。
三、车辆违章行为识别技术的应用车辆违章行为识别技术在城市交通管理和道路安全中具有广泛的应用价值。
一方面，该技术可以实现对交通违法行为的有效监督和处罚，提高交通管理的效果和公平性。
另一方面，车辆违章行为识别技术可以提前发现潜在的交通安全隐患，为交通事故的预防和救援提供重要的支持。
举例来说，智能交通系统可以通过识别车辆闯红灯、不礼让行人和超速行驶等违法行为，追踪和监测交通违法车辆，并及时发出警报和处罚通知。
图像处理与识别技术概述
图像处理与识别技术概述文档标题：图像处理与识别技术概述一、图像增强图像增强是图像处理的基础，主要目的是改善图像的视觉效果，提高图像的质量。
它通过调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，增强图像的某些特征，以便更好地进行后续分析和处理。
二、图像变换图像变换是图像处理中的一种重要技术，通过数学方法对图像进行变换，以提取有用的信息。
常见的图像变换包括傅里叶变换、小波变换、离散余弦变换等。
这些变换可以有效地抑制噪声、分离图像成分，为后续分析提供方便。
三、图像分析图像分析是对图像中的对象进行定量描述的过程，主要包括图像分割、边缘检测、形态学处理等。
通过对图像进行分析，可以提取出感兴趣的目标，进行特征提取和参数测量，为后续的决策或识别提供依据。
四、图像恢复图像恢复是针对被损坏或降质的图像进行修复的过程，旨在恢复图像的原始状态。
它主要包括去噪、去模糊、修复等，通过对图像的处理和分析，去除图像中的干扰和失真，提高图像的质量和清晰度。
五、图像编码与压缩图像编码与压缩是图像处理中的重要应用之一，旨在减少图像的数据量，方便存储和传输。
常见的编码方式有JPEG、PNG等，它们通过去除图像中的冗余信息，实现图像的压缩和编码，提高存储和传输效率。
六、图像重建图像重建是通过采集物体的多角度信息，利用计算机视觉和图形学技术，重建出物体的三维模型。
它广泛应用于医学影像、虚拟现实等领域，为人们提供了更直观、真实的视觉体验。
七、目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在自动识别和定位图像中的目标。
它通过分析图像的纹理、形状、颜色等特征，利用分类器对目标进行分类和定位。
目标检测与识别技术在安防、智能驾驶等领域具有广泛的应用前景。
八、特征提取与识别特征提取与识别是计算机视觉中的关键技术之一，旨在提取图像中的特征并进行识别。
它通过对图像进行预处理、特征提取和分类器设计等步骤，实现目标的自动识别和分类。
特征提取与识别技术在人脸识别、物体识别等领域具有广泛的应用。
道路交通检测技术与应用复习资料
道路交通检测技术与应用复习资料胡倩第一篇：道路交通检基础理论与技术一：道路交通检测的基本概念1：通常把利用各种检测来获取道路交通参数，监视道路交通状况的技术称为道路交通检测技术2：车辆检测器是利用测量车辆的存在，通过的速度，车道占有率等交通参数的检测装置3：交通信息根据其变化的特点可分为静态信息和动态信息4：交通信息按照其产生的形式可以分为原始型信息和加工型信息原始型信息：通常把直接发生在道路上及其周围彼此独立的各种信息，包括交通现象信息和交通环境信息加工型交通信息：指原始型交通情报的相关性结合并加以处理的信息5：车辆检测器的5个组成部分：检测探头，微处理器，显示装置，检测电路以及电源二：交通检测常用传感器6：传感器：传感器是能感受规定的的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置7：传感器的组成：敏感元件转换原件转换电路8：正压电效应：电介质受力所产生的电荷量与外力的大小成正比的现象9:逆压电效应：当在电介质的极化方向上施加一个电场，这些电介质在一定的方向上将产生机械变形或者机械应力。
当外电场撤去后，变形或应变力也随之消失的物理现象10：压电系数是指晶体承受单位力作用时所产生的电荷量d ij=Q i/F j11:光学传感器：又称光探测器是对光学波段的入社电磁辐射产生电并输出的传感器12;外光电效应：入射光子使吸收光的物质表面发射电子，这种现象称为外光电效应13：内光电效应：光激发的载流子（电子或空穴）仍保留在物质内部它又分为光导效应和光伏效应14：光导效应：当光照射到半导体物质上时，该物质的电导率增大15：光伏效应：物体受光照射产生一定方向电动势的现象16：光电传感器：光电传感器是以光为媒介，以光电效应为基础的传感器，主要由光源，光学通路，光电器件以及测量电路组成。
17：光电传感器的分类：吸收式，辐射式，反射式，遮挡式，开关式18;热释电效应：某些具有自发极化的热电晶体，若其表面的温度上升或下降，则该表面产生电荷19：调频式测量电路的侧来那个原理：位移的变化引起传感器线圈电感的变化，而电感的变化导致振荡频率的变化，以频率变化作为输出量，是所需的测量信息20：微波传感器的结构：微波振荡器，微波天线，微波检测器21：微波传感器原理：微波传感器是利用微波特性来检测某些物理量的器件或装置22：微波传感器的分类：反射式微波传感器遮断式微波传感器23：一般称频率在10^4~10^9Hz的机械波为超声波24超生波传感器主要是由超声波换能器，发射器，接收器组成25：超声波探头是利用压电元件正，逆压电效应来发射或接受超生波信号26：图像处理系统由3部分组成：图像采集设备，图像处理硬件，图像处理软件27：图像传感器可以分为主动传感器和被动传感器两大类28：视觉传感器按照成像方式可以分为两大类：可见光成像和非可见光成像29：对于可见光成像，目前应用最广泛的两种图像传感器是coms图像传感器和ccd图像传感器。
基于深度学习算法和图像识别技术的路面交通实时监控系统研究
基于深度学习算法和图像识别技术的路面交通实时监控系统研究标题：基于深度学习算法和图像识别技术的路面交通实时监控系统研究摘要：随着城市化进程的加速，交通问题日益突出，特别是路面交通拥堵、事故频发等成为严重的社会问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了路面交通实时监控系统。
本文着重介绍了基于深度学习算法和图像识别技术的实时监控系统的研究进展，包括数据采集与处理、图像识别与分析等方面。
实验证明，该系统在提高道路交通效率、减少道路交通事故、提高城市可达性等方面具有巨大的应用潜力。
1. 引言路面交通实时监控系统是利用计算机视觉技术和图像处理算法对交通场景进行深度学习和识别，从而实现对交通状况的实时监控。
该系统旨在提高道路交通效率、减少交通拥堵、降低交通事故发生率等目标。
本文将重点介绍基于深度学习算法和图像识别技术的实时监控系统的研究进展。
2. 数据采集与处理为了构建路面交通实时监控系统，需要大量的实时道路交通数据。
目前，主要采用的数据采集方式包括交通摄像头、车载传感器等。
交通摄像头可以实时获取道路交通图像，并将其传输到系统后端进行处理。
车载传感器可以获取车辆的位置、速度等信息，并将数据传输到中央控制中心。
采集到的数据经过数据预处理、特征提取等步骤，为后续的图像识别和分析提供数据基础。
3. 图像识别与分析图像识别是路面交通实时监控系统的核心技术之一。
在过去，传统的图像处理算法主要依赖于手工设计的特征提取和分类器，但由于道路交通场景的巨大复杂性，传统方法的性能受到限制。
近年来，基于深度学习算法的图像识别技术逐渐兴起。
深度学习算法通过构建深度神经网络模型，自动学习出图像的高级特征。
基于深度学习算法的图像识别技术在路面交通实时监控系统中能够提高交通特征的识别准确性和稳定性。
4. 实验与应用为了验证基于深度学习算法和图像识别技术的实时监控系统的效果，研究人员在实际道路场景中进行了一系列实验。
实验结果显示，该系统能够准确地识别车辆、行人、信号灯等交通目标，同时还能够实现交通状况的实时监测和预测。
面向物联网的智能图像处理与识别技术研究
面向物联网的智能图像处理与识别技术研究智能图像处理与识别技术在面向物联网的应用中扮演着极其重要的角色。
随着物联网应用的不断扩展和智能设备的大量普及，通过对物联网中产生的海量图像数据进行处理和分析，可以为用户提供更加智能化和个性化的服务。
本文将对面向物联网的智能图像处理与识别技术进行研究和探索。
一、智能图像处理技术1. 图像预处理智能图像处理的第一步是对原始图像进行预处理。
这个过程主要包括图像去噪、图像增强、图像变换等。
通过合理的预处理方法，可以提高后续图像处理算法的准确度和效果。
2. 特征提取特征提取是智能图像处理的关键环节。
通过提取图像中的特征，可以获得图像的关键信息，进而实现图像分类、目标识别、物体检测等应用。
目前常用的特征提取方法包括传统的局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）等。
3. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有一定语义的区域，常用于目标检测、图像语义分析等应用。
图像分割可以通过阈值分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等方法实现。
4. 物体检测与识别物体检测与识别是智能图像处理的一大挑战。
通过应用物体检测与识别技术，可以实现自动驾驶、安防监控、智能家居等多种场景下的物体检测与识别。
常用的物体检测与识别算法包括基于Haar特征的级联分类器、基于深度学习的目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）等。
二、智能图像识别技术1. 图像分类图像分类是智能图像识别的基础环节。
通过将图像分类到不同的类别中，可以实现对各种物体和场景的识别和理解。
常用的图像分类方法包括传统的机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）以及深度学习中的卷积神经网络（CNN）等。
2. 图像语义分析图像语义分析是对图像进行更深入的理解和分析，实现对图像中物体、场景、情感等信息的获取。
通过图像语义分析，可以实现智能交通、智能安防、智能医疗等应用场景。
常用的图像语义分析方法包括图像标注、目标跟踪、场景理解等。
智能交通系统中的图像处理技术使用教程
智能交通系统中的图像处理技术使用教程智能交通系统是一种利用先进的技术手段来改善交通状况和提高交通效率的系统。
其中，图像处理技术在智能交通系统中扮演着重要的角色。
本文将介绍智能交通系统中的图像处理技术的使用教程，帮助读者了解其原理和应用。
1. 图像采集与处理智能交通系统中的图像处理技术首先需要进行图像的采集和处理。
图像的采集可以通过安装在交通路口、高速公路或其他重要区域的摄像机进行。
然后，通过图像处理算法对采集到的图像进行预处理，如去噪、平滑处理等。
2. 目标检测与跟踪在图像处理中，目标检测与跟踪是一个关键的环节。
通过目标检测算法，可以准确地从图像中提取出感兴趣的目标，如车辆、行人等。
常用的目标检测算法有基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和基于特征的分类器（如Haar分类器）等。
接着，通过目标跟踪算法，可以实现对目标在图像序列中的实时跟踪和位置预测，从而为后续的交通分析和控制提供基础数据。
3. 车牌识别车牌识别是智能交通系统中常见的应用之一。
通过车牌识别技术，可以实现对车辆的自动识别和记录。
车牌识别系统主要包括车牌检测、字符分割和字符识别三个步骤。
车牌检测用于在图像中找到车牌区域，字符分割用于将车牌上的字符分离出来，字符识别则是根据字符的特征来实现对车牌上的字符进行识别。
4. 交通流量分析图像处理技术还可以用于智能交通系统中的交通流量分析。
通过对交通图像的处理和分析，可以得到交通流量的统计信息，如车辆数量、车速等。
这些信息对于交通状况的监测和交通管理的决策具有重要意义。
交通流量分析可以通过运用图像处理技术中的目标检测和跟踪算法来实现。
5. 事件检测智能交通系统中的图像处理技术还可以用于事件的检测。
通过对交通图像序列的处理，可以实现对异常事件的检测和识别，如交通事故、堵塞等。
这可以帮助交通管理部门及时发现和处理交通事故，提高交通安全和效率。
6. 图像识别与分析除了以上的应用，图像处理技术在智能交通系统中还可以用于图像识别和分析。
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解(一)
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术近年来，智能交通系统在城市交通管理中的作用越来越受到重视。
而车辆轨迹识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，为实现车辆流量监测、交通事故分析等提供了重要支持。
本文将围绕智能交通系统中的车辆轨迹识别技术展开详细论述。
首先，在智能交通系统中，车辆轨迹识别技术主要通过视频监控来实现。
通过摄像头对交通路口、高速公路等区域进行拍摄，获取到车辆的图像信息，然后通过图像处理和计算机视觉算法来识别车辆的轨迹。
这一过程中，图像处理起到了至关重要的作用，它能够对图像进行预处理，提取出车辆的特征信息，进而实现车辆的跟踪和轨迹重建。
其次，为了提高车辆轨迹识别的准确性和实时性，研究人员采用了各种先进的计算机视觉算法。
其中，基于背景建模的算法是最常用和基础的方法之一。
该算法通过对连续帧图像进行比较和分析，提取出背景和前景信息，从而实现对车辆轨迹的识别。
此外，还有基于特征点匹配的算法，通过检测车辆图像中的特征点，并将其与其他帧中的特征点进行匹配，从而实现车辆的轨迹跟踪。
然而，车辆轨迹识别技术在实际应用中还面临一些挑战和难题。
首先，复杂的交通环境和车辆运动模式使得识别算法的设计变得复杂而困难。
在城市道路中，车辆之间常常会出现交叉、变道、超车等情况，这给轨迹识别带来了很多干扰。
其次，大规模的图像数据需要高效的处理和存储能力，这对计算机硬件的要求较高。
此外，车辆轨迹识别技术还需要考虑隐私和安全等问题，以保护个人信息和交通数据的安全性。
为了克服上述问题，研究人员正在积极探索和改进车辆轨迹识别技术。
一方面，他们不断优化算法和模型，提高轨迹识别的准确性和稳定性。
例如，引入深度学习算法，利用深度神经网络对车辆图像进行自动特征提取和分类，能够提高轨迹识别的效果。
另一方面，他们还研究车辆轨迹识别与其他智能交通系统的融合应用，如与交通信号控制系统、智能导航系统等相结合，实现更综合、高效的交通管理。
总结起来，智能交通系统中的车辆轨迹识别技术是一项复杂而又具有广阔应用前景的技术。
基于图像处理的智能识别与应用
基于图像处理的智能识别与应用近年来，随着计算机技术和图像处理技术的快速发展，基于图像处理的智能识别已经成为人们关注的热点之一。
基于图像处理的智能识别可以应用在很多领域，如智能安防、智能医疗、智能交通等，这些领域的发展不仅提高了生产力和生活品质，而且推进了创新技术的发展。
一、基于图像处理的智能识别的意义基于图像处理的智能识别技术可以将图像转换为数字信号，进而提取出其中的信息，实现对图像的智能识别、分类和检索。
这种技术有以下意义：1. 提高效率：基于图像处理的智能识别可以快速准确地识别图像中的目标，从而降低了人工的干预，提高了工作效率。
2. 提高准确性：基于图像处理的智能识别可以克服人类识别的局限性，发现和识别非常小的、相似的物体，提高了准确性。
3. 实现自动化：基于图像处理的智能识别可以实现图像自动识别、分类和检索，实现自动化控制。
二、基于图像处理的智能识别的基本方法基于图像处理的智能识别技术主要有以下几种方法：1. 特征提取：首先对输入的图像提取出其中的特征，包括形状、纹理、颜色等信息。
2. 特征匹配：将输入的图像的特征与数据库中的数据进行匹配，找到与之相似的目标物体。
3. 物体跟踪：在动态图像中跟踪物体的位置和状态，实现自动控制。
三、基于图像处理的智能识别的应用基于图像处理的智能识别技术可以应用在很多领域，以下是其中的几个应用：1. 智能安防：基于图像处理的智能识别可以用于监控，实现对入侵者的自动识别、行为分析和报警等功能。
2. 智能医疗：基于图像处理的智能识别可以用于医学影像的识别、分析和诊疗等方面，例如乳腺癌的筛查、肺部CT的自动分析等。
3. 智能交通：基于图像处理的智能识别可以用于交通监控，实现对交通流量的自动识别、数据统计和交通管理等功能。
四、基于图像处理的智能识别的发展趋势随着计算机技术和图像处理技术不断发展，基于图像处理的智能识别技术也在不断提升。
未来，这种技术的发展趋势可能包括以下几个方面：1. 深度学习：未来基于图像处理的智能识别技术可能采用深度学习的方法，通过大量的数据训练，实现对图像的自动识别和分类。
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• 具有高密度分辨率，比普通X线照片高10～20倍。 • 能准确测出某一平面各种不同组织之间的放射衰减特性的 微小差异，以图像或数字将其显示，极其精细地分辨出各 种软组织的不同密度，从而形成对比。 • 如头颅X线平片不能区分脑组织及脑脊液，而CT不仅 能显示出脑室系统、还能分辨出脑实质的灰质与白质； • 如再引入造影剂以增强对比度，其分辨率更高，故而 加宽了疾病的诊断范畴，还提高了诊断正确率。 • 但CT也有其限制，如对血管病变，消化道腔内病变以及某 些病变的定性等
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4.2.2颜色特征
• 由于颜色特征具有旋转不 变性和尺度不变性，因而， 在图象识别技术，颜色是 使用最广泛的特征之一。 • 而颜色特征的提取是利用 颜色特征进行图象识别的 关键之一。 • 目前，大部分系统都采用 颜色比例分布作为颜色基 本特征， 这就是图象领域 中的直方图法。
(a)
（b）
(c)
5
CT
• A胶质细胞瘤.右额、顶叶有一较大不规则肿块， 强化不均，周围有低密度水肿区 • B星形细胞瘤，左额顶叶有一不均匀强化肿块， 不规则，内有未有强化的低密度区，周围有低密 度水肿区，中线结构右移 • C胸腺增生，胸腺区有一分叶状密度均一病灶， 仍呈胸腺状，主动脉受压右移 • D肝脓肿，肝右叶有一低密度灶类圆形，中心部 密度更低为脓腔，周边为脓肿壁呈双边征 • E腰椎骨折，椎弓多处中断，椎管变形，其内可 见碎骨片 • F肝转移癌，肝左、右叶多个大小不一、不规则 低密度灶，周边有细的强化环围绕 • G肺脓肿，右上叶有一空洞性病灶，内壁光滑， 并见气液平面，胸部X线片曾疑肺癌 • H前裂腺癌，前列腺分叶状增大，并向膀胱内突 入
分别显示出只含有一个对象的二值图像
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4.2 特征提取
• 4.2.1形状特征 • 4.2.2 颜色特征
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4.2.1形状特征
• 图像经过边缘提取和图像分割等操作，就会得到边缘和区 域，也就是获得了目标的形状。 • 任何物体的形状特征均可由其几何属性（如长度、面积、 距离、凹凸等），统计属性（如投影）和拓扑属性（如连 通、欧拉数）来进行描述。 • 可以用来表示形状的特征包括几何特征和矩特征。 • 可供选择的几何特征有：周长、面积、偏心率、欧拉数、 角点、横轴长度和纵轴长度。 • 矩特征有质心、方向、主轴关于方向的矩、不变矩和特 征矩等。 • 本例识别目标物较少，因此不必选择过多特征，我们只 选择了面积，横轴长两个特征，并用图像分析得到的特 征值建立了一个小型的特征库
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6 识别结果
• 经过彩色边缘检测，图像分割和特征提取，对 分割后的图像进行模式匹配，并制作出用户界 面，最终实现图像的分类和识别。 • 当按下界面上的控制按钮时，计算机会自动识 别出相应的水果。 • 例如：按下按钮“梨”时，界面上就会显示 出梨。按下按钮“关闭”，界面关闭。
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最终效果图
•
（a） 原始图像
20
•
%轮廓变模糊
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形态学处理步骤
• 第一步：构造结构元素 （%即形状等） • 第二步：利用构造的结构元素对图像进行膨胀 操作 • 第三步：区域填充 • 第四步：连通区域标记 • 第五步：选择对象
• 与原始图像相比，我们看到在边缘图像中存在一些细小的 间隙，根据数学形态学原理，如果构造结构元素对图像进 行膨胀操作，这些小间隙就会消失。因此，我们在水平和 竖直两个方向分别构造结构元素：
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彩色边缘和彩色边缘检测
• 边缘是图像的一个基本特征，携带了图像中的大 量信息，边缘检测不仅能得到关于边界的有用的 结构信息，而且还能极大地减少要处理的数据， 很多图像处理和识别算法都以边缘检测为重要基 础。
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• 边缘按其颜色特征可分为灰度边缘和彩色边缘。 • 灰度图像可由图像亮度函数来描述，灰度边 缘可以定义为图像亮度函数的具有边缘特征 的不连续点的集合，它描述了灰度函数的局 部突变。 • 彩色图像可由图像色彩函数来描述，彩色边 缘可以定义为图像色彩函数的具有边缘特征 的不连续点的集合，它描述了色彩函数的局 部突变。
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• 长期以来人们主要致力于灰度边缘的研究并取 得了很好的效果。但彩色边缘能比灰度图像提 供更多的信息。有研究表明，彩色图像中，大 约有90％的边缘与灰度图像中的边缘相同，也 就是说，有 10％的边缘在灰度图像中是检测不 到的。因此，彩色边缘的检测受到越来越多的 重视。
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彩色边缘检测的方法
• 输出融合法 • 分别对红，绿，蓝三个颜色通道（或其他颜色 空间分量）执行边缘检测， • 最后的输出是这三幅边缘图像的合成
4、交通图像处理与识别技术
掌握图像处理的基本原理及其图像识别技术
引言 水果的识别 指纹识别技术
引言
• 模式识别就是分析图像内容,找出图像中有哪 些东西。 • 步骤： • 图像分割（物体分离）：检测出各个物体， 并把它们的图像和其余景物分离 • 特征抽取：对物体进行度量。通过计算对物 体的一些重要特性进行量化表示 • 分 类：确定每个物体应该归属的类别
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识别与解释:图像分析系统组的成
• 图像分析技术分类的三种基本范畴
分割 预处理
问题
表示与描述
中级处理
知识库
图像获取
低级处理
识别 与 解释
高级处理 7
结果
识别与解释:图像分析系统
• 图像分析技术分类的三种基本范畴 • 图像处理（低级处理）：图像获取、预处理，不需要智能 • 图像分析（中级处理）：图像分割、表示与描述，需要智 能 • 图像理解（高级处理）：图像识别、解释，缺少理论，为 降低难度，设计得更专用。
(b) 梨
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指纹识别技术
生物识别技术正越来越多地影响着人们 的日常生活。 通过取代个人识别码和口令，生物识别 技术不仅可阻止非授权访问，还能防止盗用 ＡＴＭ、蜂窝电话、智能卡、桌面ＰＣ、工 作站以及计算机网络。 生物识别技术也可在电话、网络进行金 融交易时进行身份认证，或在办公场所取代 现有的钥匙、证件、图章等。
水果原始图像
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颜色空间的转换
• 为了正确使用颜色，需要建立颜色空间。颜色空间是对彩 色的一种描述方法，它有很多种类型， • 如： RGB，CMY，YIQ， YUV，HSL等。 • RGB是使用较普遍的颜色空间，由于显示器采用此模型， 因此，算法的执行速度较快。 • HSL • 是由色调（H）,饱和度（S）和亮度（ L）三个颜色分量 组成的一类颜色空间， • 是面向用户的一种复合主观感觉的颜色空间，通常用于 选择颜色，更接近人对颜色的感知。
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全球首款带有指纹识别的手机
•
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• 指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。 • 这些纹路的存在增加了皮肤表面的摩擦力，使得我们能够 用手来抓起重物。 • 尽管指纹只是人体皮肤的一小部分，但是，它蕴涵大量的信息。 • 这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上是各不相同的， 在信息处理中将它们称作“特征”， • 医学上已经证明这些特征对于每个手指都是不同的，而且 这些特征具有唯一性和永久性， • 因此我们就可以把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的 指纹特征和预先保存的指纹特征，就可以验证他的真实身份。
图(a)~(d)分别为香蕉，青椒，梨和西红柿的直方图 横轴为色调Hue，纵轴为H（p）。
（d）
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相似度量
• 颜色特征提取后，如何用数值来有效的表示图 像在颜色上的相似程度，这便是相似度量问题 • 相似度量也是直接影响识别效果的重要环节， 在模式识别技术中，特征的相似度量均采用距 离法 ，即特征的相似程度用特征向量的空间 距离来表示
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图（a）
图（b）
图（c）
• 图（a）,图（b），图（c）分别表示彩色水果图 像的R,G,B分量， • 将三图组合起来都可得到原始图像。
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图（d）
图（e）
图（f）
• 图（d）,图（e）,图（f）分别为其H,S,V分量。 将三图组合起来都可得到原始图像。 • 图中H和S分量图看起来与V分量图很不相同，这 说明H,S,V三分量间的差别比R,G,B间的大。
• 该系统的核心是ＯＣＲ（光学字符识别）技术。 • 通过ＣＭＯＳ摄像头提取指纹，然后输入计算机，再通 过一系列复杂的指纹识别算法，现代技术就能在极短的 时间内完成任何人的身份识别认证。 • 可以说，指纹识别实现了身份鉴定领域的世纪革命。
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指纹识别
• 指纹其实是比较复杂的。与人工处理不同，许 多生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像。 • 多年来在各个公司及其研究机构产生了许多数 字化的算法（美国有关法律认为，指纹图像属 于个人隐私，因此不能直接处理指纹图像）。 • 但指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找 到并比对指纹的特征。
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指纹识别
• 公元前７０００～６０００年，古代的亚述人和中国人就意识到了指纹 的特点，并使用指纹作为个人身份的象征。 • １９世纪中叶对指纹的研究产生了两个重要的结论：
• 没有任何两个手指指纹的纹线形态一致； 指纹纹线的形 态终生不变。 • 这些研究使得一些政府开始使用指纹进行罪犯鉴别。
• 在现代的科学研究领域，指纹的识别属于“模式识别”。
• •
se0=(1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ) （%垂直方向）se90=(1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 )
（%水平方向）
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膨胀处理
• 膨胀处理后
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区域填充
• 膨胀运算后，图像的边缘得 到了很好的描述 • 然而，在目标物的内部，仍 然存在一些空洞，可通过区 域填充消除空洞
R G 边缘__R 边缘__G 边缘__B
16
阈值
边缘图像
B
彩色边缘检测的方法
• 多维梯度法 • 将三个梯度结合成一个，只需检测一次边缘， 从而缩短了整个彩色边缘检测的过程
R G
多维梯度 计算
阈值测的方法