图像处理与识别论文
图像识别技术论文
图像识别技术论文随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
小编整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!图像识别技术论文篇一图像识别技术研究综述摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。
图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。
基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。
随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。
图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。
图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。
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。
但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。
图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。
这种处理大多数是依赖于软件实现的。
其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
图像处理与识别的应用研究
图像处理与识别的应用研究摘要：图像处理与识别技术是时代进步与科学技术快速发展的必然产物，目前，图像处理与识别技术已普遍应用于社会各个领域，应用优势也逐步突显出来。
本文将结合图像处理与识别技术的优势，围绕该技术在人脸识别领域、交通实时监控领域、医疗卫生领域、工业生产领域以及刑事案件侦破领域的实际应用效果展开全面论述。
关键词：图像处理；识别；实际应用图像处理与识别技术能够在海量的图像数据信息中提取出应用价值高的信息，为各项工作的顺利开展提供重要的技术支持。
根据图像不同的记录方式，可以将图像分为数字图像与模拟图像两种，计算机图像处理系统对数字图像进行采集、存储、处理，进而在系统中形成模拟图像，经过与计算机系统内部的原始图像模型进行比对，找到图像匹配源，最终得到经过优化的图像类型与图像数据信息。
一、图像处理与识别技术概述（一）图像处理与识别技术优势计算机图像处理与识别系统首先对图像的外观形态进行判定，以形状、颜色、尺寸作为判定参数，准确识别出图像特征，然后根据这些特征，对共性参数进行有效提取，再对获取的图像进行优化处理，处理内容包括去噪、对比度、清晰度调整以及边缘修饰等。
与传统的人工图像处理方法相比，计算机图像处理与识别技术具有处理速度快、精准度高、灵活性好等优势。
由于计算机图像处理系统接纳的图像信息处理量较大，而通过程序软件的快速运算，能够在短时间内完成图像的识别和处理工作[1]。
在信息处理过程中，一些没有应用价值的图像会被系统逐一剔除，而留下了具有参考价值与应用价值的信息，因此，图像信息处理的精准度较高。
此外，由于计算机图像处理系统应用了人工智能技术，该系统的自动化、智能化水平较高，不但节省了人工，而且也能够灵活调整精准度，使图像实现自动化处理。
（二）图像处理的常用方法图像处理与识别技术的最终目的是改善和提高图像质量，使人们更易于辨识图像的本来面目。
因此，图像增强是图像处理与识别过程中最常用的处理方案，它可以细分为灰度增强、图像锐化以及边缘检测三方面。
图像处理 毕业论文
图像处理毕业论文图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，它涉及到对图像的获取、处理、分析和识别等多个方面。
随着科技的不断发展，图像处理在各个领域都扮演着重要的角色，如医学影像、安防监控、虚拟现实等。
本文将从图像处理的基础原理、应用领域以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，图像处理的基础原理是数字图像处理。
数字图像处理是将图像从连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过对数字信号的处理来实现对图像的改变和分析。
其中，最基础的操作包括图像的采集、预处理、增强、压缩和恢复等。
图像采集是指通过摄像头或扫描仪等设备将现实世界中的图像转化为数字信号。
预处理是对采集到的图像进行去噪、去除伪影等操作，以提高后续处理的效果。
增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加清晰、鲜艳。
压缩是为了减小图像文件的大小，方便存储和传输。
恢复是指对经过压缩或传输过程中丢失的信息进行恢复，以还原原始图像。
图像处理的应用领域非常广泛。
在医学影像方面，图像处理可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像的处理，可以清晰地显示出患者体内的器官结构，帮助医生准确判断病变部位。
在安防监控方面，图像处理可以用于人脸识别、行为分析等功能，提高监控系统的智能化水平。
在虚拟现实方面，图像处理可以实现对虚拟场景的渲染和交互，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
此外，图像处理还应用于图像搜索、图像检索、图像合成等领域，为用户提供更加便捷和高效的图像处理服务。
未来，图像处理领域的发展方向主要包括以下几个方面。
首先，随着人工智能技术的快速发展，图像处理将与机器学习、深度学习等技术相结合，实现更加智能化的图像分析和识别。
其次，虚拟现实技术的兴起将推动图像处理向更加真实和沉浸式的方向发展，为用户带来更加逼真的虚拟体验。
再次，图像处理技术将与物联网、云计算等技术相结合，实现对大规模图像数据的处理和分析，为用户提供更加个性化和精准的图像服务。
本科毕业论文图像处理在人脸识别中的应用
本科毕业论⽂图像处理在⼈脸识别中的应⽤图像处理在⼈脸检测中的应⽤摘要⼈脸识别，特指利⽤分析⽐较⼈脸视觉特征信息进⾏⾝份鉴别的计算机技术。
⼈脸识别技术应⽤⼴泛，与利⽤指纹、虹膜等其他⼈体⽣物特征进⾏⾝份识别的⽅法相⽐，⼈脸识别更加友好、⽅便和隐蔽，因此⼈脸识别越来越成为当前模式识别和⼈⼯智能领域的⼀个热点。
本⽂主要利⽤垂直积分投影和⽔平积分投影法对⼈脸进⾏定位，再采⽤PCA主元分析法进⾏⼈脸的特征提取，最后做出快速决策判断。
其中PCA主元分析是⼀种对数据进⾏分析的技术，可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪⾳和冗余，将原有的复杂数据降维，揭⽰隐藏在复杂数据背后的简单结构。
因此，本⽂利⽤该⽅法能有效地提取头部轮廓，且操作简单，效率⾼。
将本⽂算法在MATLAB环境下对多幅⼈脸图像进⾏处理取得了较好的识别效果。
关键字：锐化，中值滤披，PCA，KL变换，⼈脸检测IMAGE PROCESSING APPLICATION IN FACEDETECTIONABSTRACTFace recognition, in particular to the analysis and comparison of visual features of face authentication information computer technology. Face recognition technology is applied widely, and the use of fingerprint, iris and other human biological feature identification methods, face recognition is more friendly, convenient and concealed, so face recognition more and more becomes the current field of pattern recognition and artificial intelligence of a hot.This paper mainly uses the vertical integral projection and horizontal integral projection method to locate human faces, then adopted PCA principal component analysis method for face feature extraction, and finally make a quick decision making. The PCA principal component analysis is a kind of data analysis technology, can effectively identify the data in the" main" elements and structure, the noise and redundancy, the original complex data dimension reduction, reveals hidden complexity in the data behind the simple structure. Therefore, this method can effectively extract the contour of the head, and has advantages of simple operation, high efficiency.The algorithm in MATLAB environment for the different face images are processed achieved better recognition results. KEYWARDS：sharpening, median filter phi, PCA, KL transform, face detection.⽬录摘要............................... I ABSTRACT .............................I I 1 ⼈脸识别. (2)1.1⼈脸识别的研究背景 (2)1.2⼈脸识别系统的组成及本⽂的主要研究⽅向 (3)2 ⼈脸图像的预处理与⼈脸器官的定位 (5)2.1⼈脸图像的预处理 (5)2.1.1 图像的采集 (5)2.1.2 锐化 (6)2.1.3 ⼆值化处理 (7)2.1.4 ⼈脸图像噪声去除 (8)2.2⼈脸器官的定位 (10)2.2.1 ⼈脸左右两端边界的测定 (10)2.2.2 ⼈脸的⽔平积分投影 (10)2.2.3 嘴中⼼点的确定 (11)2.2.4 ⼈脸中轴线的求取 (13)2.2.5 ⼈脸椭圆结构定位 (14)2.2.6 瞳孔的精确定位 (14)3 ⼈脸特征的提取 (16)3.1图像的⼏何规范化 (18)3.2图像的灰度规范化 (19)3.3基于PCA的⼈脸特征提取 (19)4 样本数据库的建⽴与⼈脸识别 (25)4.1样本库的建⽴⽅法与流程 (26)4.2样本库的管理 (26)4.3⼈脸识别 (27)4.4⼈脸识别结果错误分析 (28)结论 (29)参考⽂献 (30)致谢.......................错误！未定义书签。
人工智能图像识别技术论文
人工智能图像识别技术论文随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最为活跃的研究领域之一。
在众多的人工智能技术中，图像识别技术因其广泛的应用前景和深远的社会影响而备受关注。
本文将从图像识别技术的概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来发展趋势等方面进行深入探讨。
图像识别技术概述图像识别技术是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个学科领域。
图像识别技术的核心目标是使计算机能够像人类一样理解和解释图像内容，从而实现对图像的自动分类、识别和分析。
图像识别技术的发展历程图像识别技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
最初，图像识别主要依赖于模板匹配和边缘检测等简单的图像处理技术。
随着计算机硬件的发展和算法的不断优化，图像识别技术逐渐向更高层次的模式识别和特征提取发展。
进入21世纪，深度学习技术的兴起极大地推动了图像识别技术的进步，使得计算机在图像识别任务上的性能得到了质的飞跃。
图像识别的关键技术图像识别技术的核心是特征提取和模式识别。
特征提取是将图像转换为计算机能够理解的形式，而模式识别则是根据提取的特征对图像进行分类和识别。
目前，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）已成为图像识别领域的主流技术。
CNN能够有效地从图像中自动学习到层次化的特征表示，从而提高图像识别的准确性和效率。
图像识别的应用场景图像识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 医疗影像分析：在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生快速准确地识别病变区域，提高诊断效率和准确性。
2. 自动驾驶：自动驾驶汽车利用图像识别技术来识别道路标志、行人、车辆等，确保行驶安全。
3. 安全监控：在安全监控领域，图像识别技术可以用于人脸识别、异常行为检测等，提高监控系统的智能化水平。
4. 工业检测：在制造业中，图像识别技术可以用于产品质量检测，自动识别产品缺陷，提高生产效率。
5. 社交媒体：在社交媒体中，图像识别技术可以用于内容推荐、版权保护等，提升用户体验。
图像处理与图像识别技术研究
图像处理与图像识别技术研究随着计算机科学和人工智能的发展，图像处理与图像识别技术在各个领域得到了广泛应用。
图像处理与图像识别技术是一门涉及数字以及模拟图像的处理与分析的技术，通过对图像进行处理和分析，可以获得图像的各种特征信息，并实现图像的自动识别与分类。
本文将从图像处理和图像识别两个方面进行深入探讨，并探讨其在实际应用中的一些研究进展和挑战。
1. 图像处理技术研究图像处理是指对于图像进行增强、复原、分割、压缩等操作的技术。
图像处理技术通过对图像进行预处理，以提高图像质量和增强图像特征，从而为后续的图像识别提供更好的数据基础。
在图像处理技术研究中，有一些经典的算法和方法被广泛应用，如灰度转换、滤波、边缘检测、特征提取等。
灰度转换是一种将图像从彩色转换为灰度的方法，它去除了彩色信息，只保留了图像的亮度信息，便于后续的算法处理。
滤波是图像处理中常用的一种方法，可以平滑图像、去除图像中的噪声，提高图像质量。
边缘检测是一种可以检测图像中物体边缘的方法，对于图像识别和物体检测非常重要。
特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常结合机器学习算法使用，用于训练模型和分类。
2. 图像识别技术研究图像识别是指对于图像进行自动识别、分类和检测的技术。
图像识别技术通常包括图像预处理、特征提取和模式识别等步骤。
图像预处理包括图像的去噪、灰度转换、尺寸调整等操作，以提高后续操作的准确性和效果。
特征提取是从图像中提取出代表图像特征的信息，通常使用各种特征描述子，如SIFT、HOG等。
模式识别是根据提取的特征信息，通过学习和分类器的训练，实现图像的自动识别和分类。
在图像识别技术研究中，深度学习技术是目前最热门和最具潜力的方法之一。
深度学习通过构建深度神经网络模型，可以从图像中提取更加高级和复杂的特征，大幅提高图像识别的准确性和效果。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的一种网络结构，它模拟了人类视觉系统的处理过程，通过卷积、池化和全连接等操作，实现图像的自动分类和识别。
论文参考(模式识别与图像处理)
图像识别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。
图像处理与识别技术与应用 毕业论文
图像处理与识别技术与应用摘要随着科学技术的发展，数字图像处理技术得到了空前的发展，被广泛应用于众多的科学与工程领域。
可以说人们生产、工作和生活方式的方方面面都离不开数字图像处理技术。
本文通过对数字图像处理技术主要内容的概述来宏观地了解数字图像处理技术。
关键词：数字图像处理，增强，恢复，压缩，分割，信息，码，变换目录１引言 (1)中北大学继续教育学院2013届专科毕业论文2 图像的基本概念 (1)2.1 图像的定义 (1)2.2 图像的表示： (1)2.3 图像的分类： (1)3 颜色模型 (2)3.1 颜色的三要素：色调：反映颜色的类别，如红色、绿色、蓝色等 (2)3.2 常见模型： (2)3.2.1 RGB模型 (2)3.2.2 HIS模型 (2)3.3.3 CMY模型 (2)4 数字图像处理 (2)4.1 数字图像处理系统基本组成 (2)4.2 图像变换 (3)4.2.1 傅立叶变换 (3)4.2.2 其他常见变换概述 (4)4.3 数字图像处理内容 (4)4.3.1 图像增强 (4)4.3.2 图像恢复 (5)4.3.3 图像压缩 (5)4.3.4 图像分割 (6)5 结束语 (6)参考文献 (7)致谢 (8)１引言也许以前对图像处理仅仅停留在把模糊的图像清晰化的理解上，通过以上内容的学习，我们可以比较全面地了解图像处理的主要内容。
我们可以知道数字图像处理技术绝不是一种简单的手工技术，它是一种应用了数学、计算机等多学科知识的技术。
2 图像的基本概念2.1 图像的定义信号是信息的载体。
更一般的意义上说，信号可以视为是指标空间d∈D到值空间u ∈U的映射f。
而图像则可以定义为一个映射，其值空间为亮度（包括颜色），其指标空间由位置、时间、波长等组成。
2.2 图像的表示：二维图像可以用二维亮度函数来表示。
由于光是能量的一种表现形式，所以图像的亮度可以表示为(,)=,I f x y式中I为图像的亮度，(,)≤<+∞。
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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：*********
姓名：***
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
等等。
车牌识别一般可以分为车牌的定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。
通过研究进行车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。
在车牌定位上,根据车牌图像在HSV色彩空间各分量的取值范围规律,首先对符合该取值范围的像素进行色彩过滤,然后利用数学形态学进行处理,形成多个符合车牌颜色特征的连通区域。
接下来,分别根据车牌的形状特征和车牌上字符的纹理特征,逐步对得到的连通区域进行分析和排除,从而得到车牌区域。
该定位方法优点是可以过滤掉车牌临近区域那些颜色、纹理与车牌特征不符合的干扰纹理,如栅格、边框等。
在字符分割阶段,本文在进行了车牌的倾斜矫正和确定了车牌字符的上下边界后,主要借助相关的投影信息和先验知识来确定每个字符的分割位置,并针对断裂和粘连字符进行了简单而有效的处理。
对于单个字符的识别问题,我们在进行必要的预处理后采用改进的BP神经网络来进行单个字符的识别。
由于在车牌识别中用到的算法一般都比较复杂,直接用高级语言编程很困难,所以本文通过编写VC++与Matlab的接口来实现算法编程,并且最终编写的程序可以脱离VC++和Matlab平台独立运行。
Matlab的编程高效而灵活,它具有强大、丰富的内置函数,并且其在图像处理方面的应用有着独特优势。
通过接口来调用我们在Matlab下编写好的函数,这样做能够使我们从繁琐的编程工作中解脱出来,从而可以集中精力进行车牌识别算法的研究。
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测算法进行改进,给出一种基于多分辨率Hough变换的文本图像倾斜检测算法,该算法通过对不同分辨率的图像进行不同精度的Hough变换,获得文本图像倾角值。
许多文档是以纸质文档的形式存在，例如银行票据、税务报表、标准化考试中的机读卡、人口普查表、彩标投注单、选票、定货单等。
纸质文档不便于保存、
检索、统计和修改，而将这些信息录入计算机是一件非常繁琐的事情。
长期以来人们通过键盘手工输入，不但费时费力且容易出错。
在实时性要求较高的场合(如选举中的统计选票)自动、快速、准确地处理文档显得尤为重要。
因此，对这些文档进行计算机自动录入具有重要的现实意义。
本课题研究了字符图像的计算机识别问题。
字符根据书写方式的不同，分为印刷体字符和手写体字符。
系统针对每种字符各自的特点，通过对字符的预处理，提取字符本身特征，然后运用特定的识别算法，实现了字符图像的自动识别。
整个系统包括图像采集、图像预处理、特征提取与字符识别四个部分。
根据印刷体和手写体字符识别的需要，系统采取了各自不同的特征提取策略。
对于印刷体字符，在对字符进行了图像预处理后，采用网格特征和交叉点特征相结合的方法作为其字符特征，建立字符标准特征库。
而对于手写体字符，采用直接抽取字符边缘轮廓特征的方法，完成字符特征的提取。
印刷体字符采用模板匹配算法实现了字符的识别，利用待识别字符与字符标准特征库相
手势识别系统和人脸识别系统相似主要从摄像头中采集手势数据,进行特征提取,再将提取到的信息传输给机器，让机器理解信息的含义。
以下一手势识别为例。
手势识别也是讲特征提取到的信息传送给机器，让机器理解手势信息的含义。
手势识别工作主要分三个阶段:预处理、特征提取、欧式距离判定。
预处理阶段应当从手势图片中去除噪声信号,利用肤色和背景在HIS颜色模型空间中的不同数值范围将手势从背景中提取出来,利用边缘检测算子提取手势的轮廓曲线。
利用傅里叶描述子对轮廓曲线进行数学建模进而进行特征提取。
通过欧氏距离的比较,对手势进行识别。
通过对视频流采样,完成对几种动态手势的识别。
利用若干人对手势一到手势十十种静态手势在该手势库上做统计实验。
在背景光线均匀的情况下,手势基本能够正确识别。
利用若干人进行动态手势识别,在背景光线均匀的情况下,手势动作基本能够正确识别。
本系统具有旋转不变,比例伸缩性,平移不变性,利用实验者在手势一到手势十十种静态手势库上做旋转不变性,比例伸缩性,平移不变性统计实验,效果良好。
本系统最大特色是符合人的操作习惯进行数据采集,和传统的佩戴颜色手套,在手上做标记等数据采集方式比较更加贴近人的操作习惯。
操作者在手势动作时更加自然。
不足之处客观上容易受外界环境干扰例如光线、温度、背景颜色等等。
主观上和操作者的操作习惯也有关系。
图像识别系统的应用还有很多，在此不一一列举。
随着科技的发展，图像识别技术越来越被人类所需求，可见图像识别技术的重要性。