基于计算机视觉的检测技术
基于计算机视觉的目标检测与识别
基于计算机视觉的目标检测与识别近年来，计算机视觉技术在人工智能领域得到广泛应用，其中基于计算机视觉的目标检测与识别是一项重要任务。
目标检测与识别是指通过计算机算法和技术，对图像或视频中的目标进行自动检测和识别。
目标检测是指在图像或视频中，自动找出目标的位置，并将其与其他物体区分开来。
计算机视觉领域内涌现了许多优秀的目标检测算法，其中最有代表性的是卷积神经网络（CNN）模型。
CNN在目标检测中表现出色，其通过多层卷积和池化操作，可以有效提取图像的特征，从而实现目标的定位和分类。
常见的基于CNN的目标检测算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
在目标检测的基础上，目标识别则是进一步对检测到的目标进行分类的过程。
目标识别是指将检测到的目标与预先定义的目标类别进行匹配。
为了实现目标识别，需要使用具有良好泛化能力的分类器。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、K 近邻算法（K-NN）以及深度学习中的softmax分类器等。
这些分类器可以通过学习和训练来识别不同的目标类别，从而实现准确的目标识别。
目标检测与识别技术在众多领域有着广泛的应用。
在安防领域，基于计算机视觉的目标检测与识别可以用于监控视频中的异常行为检测，帮助保护公共安全。
在交通领域，该技术可以应用于车辆与行人的识别与跟踪，用于智能交通系统的建设，提高交通管理的效率和安全性。
此外，在医学影像分析、机器人导航、无人驾驶等领域，目标检测与识别技术也扮演重要角色。
然而，目标检测和识别任务仍然面临一些挑战。
首先，大规模图像和视频数据的处理需要大量的计算资源和存储空间。
其次，目标检测和识别在复杂背景、光照变化、目标姿态变化等情况下的准确性和鲁棒性仍然有待提高。
此外，不同场景下的目标检测与识别，需要根据实际需求进行算法的调整和优化。
为了进一步提升目标检测与识别的性能，研究者们正在不断推动技术的发展。
一方面，通过引入更深的神经网络模型和使用更大规模的数据集进行训练，可以提高目标检测和识别的准确率和泛化能力。
基于计算机视觉的检测方法与应用
基于计算机视觉的检测方法与应用计算机视觉是指利用计算机技术对图像和视频数据进行处理和分析，从而实现自动化的检测、识别和跟踪等任务。
基于计算机视觉的检测方法与应用涵盖了许多领域，并且正逐渐得到广泛应用。
一、基本原理计算机视觉的基本原理是从图像数据中提取特征并将其与预先定义好的目标进行比较，以判断其是否符合目标要求。
简而言之，就是通过算法对数据进行处理，提取出图像中的特征，在数据中寻找符合要求的特征，然后进行判断。
二、常见的检测方法1、边缘检测边缘检测是一种用来检测图像灰度变化的方法。
它能够识别出图像中物体的轮廓，以及物体之间的边界。
常用的边缘检测算法包括Sobel算法、Prewitt算法、Canny算法等。
2、特征点检测特征点检测是一种用来检测图像中特征点的方法。
它可以检测到图像中的关键点，如角点、边缘交点等，并将其提取出来。
常用的特征点检测算法包括SIFT算法、SURF算法、ORB算法等。
3、目标检测目标检测是一种用来检测图像中目标的方法。
它可以识别图像中的物体和场景，并将它们标记出来。
常用的目标检测算法包括Haar Cascade算法、Faster R-CNN算法、YOLO算法等。
三、常见的应用1、人脸识别人脸识别是利用计算机视觉技术对人脸图像进行处理和分析，从而完成人脸识别的过程。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于公共安全、金融、通信等领域。
2、视频监控视频监控是利用计算机视觉技术对视频数据进行处理和分析，从而实现对场景和物体的监控。
通过监测算法对视频流进行分析，可以实现自动检测和跟踪等功能。
3、无人驾驶无人驾驶是一种利用计算机视觉技术对车辆进行自动化控制的车辆。
通过对车辆周围环境的检测，无人驾驶车辆可以自动避免障碍物、保持车道等功能。
四、总结基于计算机视觉的检测方法与应用已经被应用到许多领域。
它将计算机技术、图像处理技术、模式识别技术等技术相结合，为我们提供了许多便利。
随着计算机视觉的发展，应用范围也将不断扩大，并带来更多的创新和进步。
基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计
基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计【自动检测与识别系统设计——基于计算机视觉技术的应用】随着计算机视觉技术的不断发展与普及，自动检测与识别系统的应用越来越广泛，将人们的工作效率和生活质量提升到一个新的水平。
本文将详细介绍基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计，包括系统架构、关键技术和应用场景。
一、系统架构设计基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练与评估以及应用场景部署等几个核心环节。
下面我们将逐一介绍这些环节的具体工作。
1. 数据采集：系统的数据采集环节要确保收集到具有代表性的、丰富的样本数据。
这可以通过采用各种传感器（如摄像头、激光雷达等）进行实时采集或者利用公开的数据集进行数据获取。
2. 数据预处理：在数据采集后，需要对数据进行预处理，包括去除噪声、图像增强、图像配准、目标分割等。
这一步骤是为了减少干扰因素和提高目标的检测与识别准确性。
3. 特征提取：特征提取是识别系统中至关重要的一步，它能够从图像或视频中提取出最具代表性的特征。
常用的特征提取方法包括传统的形状特征、颜色特征以及最近较为流行的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）。
4. 模型训练与评估：在特征提取后，需要建立一个合适的模型来进行训练与学习。
该模型可以是传统的机器学习算法，也可以是深度学习模型。
训练完成后，需要对模型进行评估，以确保其在不同场景下的泛化能力和准确性。
5. 应用场景部署：经过模型训练与评估后，可以将系统部署在实际应用场景中。
通过与其他技术结合，如物体追踪、行为分析等，为用户提供实时的自动检测与识别服务。
二、关键技术在基于计算机视觉技术的自动检测与识别系统设计中，有一些关键技术起到了重要的作用。
1. 目标检测算法：目标检测算法是自动检测与识别系统中最核心的技术之一。
常用的目标检测算法包括传统的Haar特征分类器、HOG特征结合SVM分类器以及最近几年比较火的基于深度学习的目标检测算法，如RCNN、Fast R-CNN、YOLO等。
计算机视觉技术在工业检测中的应用
计算机视觉技术在工业检测中的应用概述：随着科技的不断发展，计算机视觉技术在工业检测中的应用逐渐增多。
计算机视觉技术利用摄像头或相机获取图像信息，并使用图像处理和分析算法进行自动化检测和识别。
该技术在工业检测中具有广泛的应用范围，包括缺陷检测、产品质量控制、物体识别与定位等。
一、缺陷检测：计算机视觉技术在工业生产中广泛应用于产品缺陷检测。
通过采集产品的图像和视频数据，计算机视觉系统可以分析和检测产品表面的缺陷，如瑕疵、裂纹、划痕等。
通过使用优化的图像处理算法和机器学习技术，该系统可以自动识别和分类缺陷，并及时发出警报以进行进一步处理。
这种自动化的缺陷检测系统不仅提高了产品质量，还减少了人工检测的成本和时间。
二、产品质量控制：计算机视觉技术还可用于产品质量控制。
在生产线上，计算机视觉系统可以实时检测产品的尺寸、形状、颜色等质量特征，以确保产品符合规定的标准。
通过安装相机和传感器，系统可以快速捕捉产品的图像，并使用图像处理算法进行分析和比对，以测量并记录产品的质量数据。
如果产品不符合规定的标准，系统会自动发出警报，以便及时采取措施来纠正问题。
三、物体识别与定位：计算机视觉技术在工业检测中还可用于物体识别与定位。
在生产线上，通过使用摄像头或相机拍摄产品的图像，计算机视觉系统可以识别和定位产品的位置和方向。
系统会使用先进的图像处理算法来提取和比较产品的特征，以确定产品的类型和位置。
这种技术可以帮助工人精确地安装和定位零部件，提高生产效率和减少错误。
四、自动化流程：计算机视觉技术在工业检测中的应用还可以实现自动化流程。
通过结合机器学习和人工智能技术，计算机视觉系统可以自动学习和适应不同的产品和情况。
一旦系统经过训练，它就能够自动识别和分析产品的图像，并自动进行决策和推理。
这种自动化流程大大提高了生产线的效率和准确性，减少了人为错误的风险。
结论：计算机视觉技术在工业检测中的应用，大大提高了生产线的效率和准确性。
基于计算机视觉的车辆检测技术研究
基于计算机视觉的车辆检测技术研究随着汽车的普及和城市化的加速，道路上的交通流量也日益增加，因此车辆检测技术变得越来越重要。
这项技术可以通过使用计算机视觉系统和人工智能来识别并追踪道路上的车辆，从而提高交通流量的安全和效率。
本文将介绍这项技术的发展和应用，并讨论其未来的发展趋势。
一、车辆检测技术的发展历程车辆检测技术最初是由美国交通局于1960年代早期创立的。
当时，研究人员开发了一种用铝法和热电偶来追踪汽车运动的系统，这项技术就是最初的车辆检测系统。
然而，这种技术不仅昂贵而且复杂，因此仅在一些大型堵车监测站使用。
随着计算机技术和人工智能的快速发展，车辆检测技术也得到了重大改善。
在1970年代末期，研究人员开发出了数字图像处理技术，并推出了更简单的车辆检测系统。
这种车辆检测系统可以检测和识别更广泛的车型，并且可以应用于交通管理、人员安全和停车系统等领域。
二、基于计算机视觉的车辆检测技术的原理目前，基于计算机视觉的车辆检测技术已经成为交通管理的一项重要技术。
基于计算机视觉的车辆检测技术是通过使用计算机视觉系统和人工智能来检测和识别道路上的车辆。
其原理是通过摄像机捕捉到的图像对车辆进行检测，然后使用计算机算法来分析图像，并找到车辆的关键特征，如大小、速度和轮廓。
在图像处理的初步步骤中，敢于通过图像增强、噪声过滤和边缘检测等技术提高图像的质量和清晰度。
其次，研究人员可以使用计算机算法，如卷积神经网络和深度学习，识别相似车辆模型的特征和驾驶员的性别和年龄等特征。
三、基于计算机视觉的车辆检测技术的应用当前，人们已经广泛应用基于计算机视觉的车辆检测技术来自动化交通流量管理的出行，同时也将这项技术应用于停车场、安保监控和可持续发展等领域。
比如，一些城市的交通管理部门已经开始使用基于计算机视觉的车辆检测技术来监测城市交通的流量和方向。
这种技术能够自动地检测和记录车辆的位置和速度，并编制交通流图表，同时还能为交通管理部门提供及时的疏通和管制建议。
基于机器视觉的无损检测技术研究
基于机器视觉的无损检测技术研究随着科技的不断发展和进步，新型的无损检测技术愈发成熟和应用广泛。
其中，基于机器视觉的无损检测技术正是这个领域中的一把重要利器。
本文将详细探讨这项技术的原理、应用以及发展趋势等内容。
一、基于机器视觉的无损检测技术的原理基于机器视觉的无损检测技术，是指通过人工智能、计算机视觉、图像处理等技术手段，对待测物体的特征参数进行提取解析并进行分析判断。
这一技术的应用非常广泛，例如在工业生产领域中，机器视觉无损检测技术可以用于检测焊缝、管道、桥梁、堤坝、飞机等工程结构的缺陷。
在军事医学方面，基于机器视觉的无损检测技术也可以用于对医学影像进行识别和分析等。
二、基于机器视觉的无损检测技术的优点基于机器视觉的无损检测技术有许多优点。
首先，检测速度快，减轻了人工检测的工作量。
其次，精度高，能够检测到微小缺陷，从而保障了产品的质量。
再次，机器视觉无损检测技术还能够提供大量的数据和信息，为工业生产的管理和决策提供了有力的支持。
三、基于机器视觉的无损检测技术的应用基于机器视觉的无损检测技术的应用非常广泛。
在钢铁制造业中，该技术可以对钢材表面进行评估，以便检测出钢材表面的微小裂纹、疤痕和气孔等缺陷。
在水处理领域，该技术还可以对污水系统进行分析和监控。
在医学领域中，机器视觉无损检测技术的应用也非常广泛，例如在CT诊断和磁共振成像领域，该技术可以帮助医生进行疾病诊断和治疗的决策。
四、基于机器视觉的无损检测技术的发展趋势目前，基于机器视觉的无损检测技术正朝着自动化、智能化、集成化方向发展。
随着科技的不断进步，这一技术将逐渐发展成一个更加完整的生态系统，并成为未来制造业中提高质量和效率的重要手段之一。
同时，该技术还将在高端制造、新能源、环保和生物医学等领域得到广泛应用。
这需要相关企业在基础研究、技术创新和产业化方面不断加强合作，加速创新和发展。
总之，基于机器视觉的无损检测技术，是一种高效、准确、快速的无损检测手段。
基于计算机视觉的关键点检测技术研究
基于计算机视觉的关键点检测技术研究随着人工智能的快速发展，计算机视觉技术的应用越来越广泛。
其中，关键点检测技术是计算机视觉中非常重要的一部分，它可以在图像中确定物体的关键位置，并形成点集。
目前，关键点检测技术广泛应用于人脸识别、人体姿态分析、手势识别等领域。
一、关键点检测技术的简介关键点检测技术是一种计算机视觉技术，它通过对图像进行分析，并在图像中确定物体的关键位置，形成点集。
这些点集可以用于许多应用，比如跟踪运动对象、姿态估计、自动化检测等方面。
在人脸识别领域，对于检测的关键点集有特定的要求。
在检测人脸关键点时，主要包括眼睛、鼻子、嘴巴的位置等，这些位置非常重要，因为这些位置不仅对于人脸的识别非常重要，而且在进行表情分析时也非常关键。
二、关键点检测技术的基本原理关键点检测技术的主要原理是使用卷积神经网络（CNN）来提取图像中的特征信息，并从中提取出关键点。
具体而言，这包括两个主要步骤：提取特征和关键点检测。
提取特征是指使用卷积神经网络来提取出图像的特征信息。
这个过程是非常基础，但也非常重要的。
在神经网络中，数据会通过一系列的卷积层和池化层，提取出图像的不同特征，这些特征可以被用来训练模型。
关键点检测是基于提取特征的结果进行的，它通过使用CNN来预测图像中的关键点的位置。
这涉及到训练CNN模型，以识别在特定应用程序中的关键点集。
因此，训练关键点检测模型所需的数据集必须包含用于训练的标注数据。
三、现有的关键点检测技术目前，在关键点检测技术方面已经有很多的研究成果。
在人脸识别领域，已经发现了一些非常精确的方法，可以高效地检测出人脸的关键点。
其中比较有名的方法包括Dlib、MTCNN、HRNet等。
Dlib是一种开源的软件库，提供了一个快速的人脸关键点检测算法。
这个算法可以在多个平台上运行，并且具有良好的准确性和速度。
MTCNN是一种具有良好扩展性的人脸检测与识别框架。
MTCNN使用了深度神经网络，并且计算时间仅需几毫秒，可以在移动设备上实现实时人脸识别。
使用计算机视觉技术进行人体检测的方法与技巧
使用计算机视觉技术进行人体检测的方法与技巧引言：计算机视觉技术是一种通过计算机对图像或视频进行识别和分析的技术。
在人体检测领域，计算机视觉技术可以帮助我们快速、准确地检测出人体的位置和姿态，为人体相关的应用提供有力支持。
本文将介绍一些常用的计算机视觉方法与技巧，帮助读者了解如何利用计算机视觉技术进行人体检测。
一、人体检测算法1. Haar特征级联分类器Haar特征级联分类器是一种基于Haar特征的人体检测算法。
该算法通过提取图像中不同大小、不同位置的Haar特征，并使用AdaBoost训练分类器来进行人体检测。
Haar特征通过计算图像中不同窗口区域的灰度差异来描述图像特征，可以有效地检测出人体的边缘和纹理等特征。
2. HOG特征与支持向量机HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种基于局部梯度方向统计的人体检测算法。
该算法通过计算图像中每个像素点的梯度方向，并统计梯度方向的直方图来描述图像特征。
支持向量机（SVM）作为分类器，可以通过训练一些正负样本对来进行人体检测。
3. CNN深度学习算法CNN（Convolutional Neural Network）是一种基于深度学习的人体检测算法。
该算法通过多层卷积神经网络来提取图像中不同层次的特征，并使用全连接层进行分类和回归。
CNN在人体检测领域取得了显著的成果，具有良好的检测准确度和鲁棒性。
二、人体关键点检测技术除了检测人体的位置和姿态外，人体关键点检测技术可以进一步细化人体的局部信息。
以下介绍两种常用的人体关键点检测技术：1. 基于姿态估计的人体关键点检测该方法通过对人体各个关节的位置进行估计，进而确定人体的姿态，从而检测人体的关键点。
常用的姿态估计方法包括OpenPose、PoseNet等。
这些方法利用深度学习的方法对人体进行姿态估计，能够较为准确地检测出人体的关键点。
2. 基于回归的人体关键点检测该方法通过回归模型来预测图像中人体关键点的位置，其中最常用的回归方法是卷积神经网络。
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基于计算机视觉的检测技术化工与环境学院董守龙学号：10805001摘要：计算机视觉检测技术是一个发展迅速、应用广泛的新的技术领域。
本文就基于计算机视觉的检测技术进行了概述，介绍了几种典型的应用，包括汽车牌照自动识别技术、特定目标识别技术、生物特征鉴别技术、机器人视觉系统等，并分别就其涉及的主要问题进行了分析。
关键词：图像技术；图像处理；计算机视觉；机器人视觉近年来，图像技术受到人们广泛的关注。
在人类接收的信息中有80%来自视觉即图像( Image)信息，这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方式。
随着计算机的普及，人们越来越多地利用计算机帮助人类获取与处理视觉（图像）信息。
图像技术就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。
根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次的有机结合也称为图像工程。
图像处理是较低层的操作，主要在图像象素级上进行处理。
比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果，或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。
图像分析则是进入中层的操作，分割和特征提取是把原来以象素描述的图像转变成简洁的非图形形式的符号描述。
即图像分析是一个图像进而数据出的处理，数据可以是对某一特征测量所得的结果，或是基于测量的符号表示。
图像理解也经常被称为计算机视觉，主要是高层操作。
图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系，其处理过程和方法与人类的思维推理有不少类似之处。
随着计算机的普及和大规模集成电路技术的发展，计算机视觉检测技术（AVI）实现成本已大大降低，并得到广泛应用。
计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。
下面将就一些主要的重点应用展开介绍。
1 汽车牌照自动识别技术近年来交通问题引发的关注越来越多，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的研究也越发广泛而深入。
汽车牌照识别（License Plate Recognition，LPR）技术作为智能交通系统的关键技术，在交通流量监测、交通诱导控制、路桥收费、违章车辆监控等方面有着广泛的应用前景，对实现交通事业现代化有着重大意义。
汽车牌照自动识别系统以车牌号码自动识别为基础，可以对车辆进行自动验证、监视和报警。
车牌识别系统集中了先进的光电、计算机控制、图像处理、模式识别、远程数据访问等技术，可以实现对监控路面过往的每一辆机动车的特征图像和车辆全景图像的全天候实时记录，计算机可以根据所拍摄的图像进行牌照自动识别。
LPR系统包括三个关键子系统，分别是车牌区域定位系统、车牌字符分割系统和车牌字符识别系统。
牌照图像通常由CCD摄像机等摄影摄像设备获得，有时为了提高图像质量会采用主动红外照明摄像或使用其他特殊的传感器。
获得的图像质量受多方面条件的影响，因此多数情况下需要对得到的摄影图像进行预处理。
车牌的定位检测是车牌识别中关键的一步，定位的准确与否直接关系到系统的识别精度和识别速度；同时，这也是整个环节的难点所在，由于牌照位于图像上任意位置，加上光照不均匀、反光、拍摄角度倾斜、复杂背景干扰以及车牌本身折损等原因，牌照精确定位难度较大。
车牌定位算法有很多，如局部阀值二值化与自适形态滤波法、基于小波变换的边缘检测法等，是一个研究的热点。
在区域定位获得车牌图像之后需要对车牌上的字符进行分割以便识别，先把多行或多字符图像中的每个字符从整个图像中切割出来成为单个字符。
由于车牌上的字符类型较少、变化较小，所以常采用简单的直接分割法。
字符识别系统首先要对字符进行位置、大小归一化处理，如果是英文大写字母和数字还要进行字符细化处理。
然后将牌照上的字符分为两大类:汉字和符号(包括英文大写字母和数字)。
对于汉字，采用汉字的字符笔划密度和字符复杂指数特征对汉字进行粗分类，再采用模板匹配法识别汉字。
而对于符号，通过对车辆牌照上英文字符和数字字符结构特征的详细分析，选择字符中的细节点特征、闭合曲线特征和拐角点特征作为字符识别的依据，根据这些特征来识别牌照上的英文字母和数字字符。
2 特定目标识别技术早期进行数字图像处理的目的之一是要通过采用数字技术提高照片的质量，辅助进行航空照片和卫星照片的读取判别与分类。
由于需要判读的照片数量很多，需要借助自动的视觉系统进行，于是产生了许多航空照片和卫星照片判读系统与方法。
自动判读的进一步应用就是对所关注特定目标的自动识别和实时分类，并与制导系统相结合。
目前常用的制导方式包括激光制导、电视制导和图像制导，在导弹系统中常常将惯性制导与图像制导结合，利用图像进行精确的末端制导。
特定目标识别技术中很重要的一个研究方向是动目标检测技术。
在军事领域，现代战争要求我们必须能尽早尽快地发现来袭目标；在实施高精度、高准确性的军事打击时，也需要精确、快速定位并识别出攻击目标。
在复杂战场条件下，如何快速检测并识别出运动目标成为各国军方的研究热点。
军事领域常使用的成像传感器有合成孔径雷达、毫米波雷达、红外成像仪、激光成像仪、全彩色成像仪、光谱成像仪等。
特定目标识别技术在视觉监视上的应用需求也相当广泛。
随着多媒体技术的发展和计算机性能的提高，近年来基于图像处理的自动监控技术得到了广泛的应用。
传统可视化的监控系统要求监控人员不停的监视屏幕，获得视频信息，通过人为的理解和判断才能得到相应的结论并做出相应的决策。
如果能实现对特定被监控目标的自动检测、提取、识别、跟踪，则可节省人力、物力，大大提高工作效率，所以人们对基于视频图像的监控系统的智能化要求越来越迫切。
运动目标检测主要方法有背景相减法、两帧差分法和光流分析法等。
背景相减方法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术，通过分析不同时间的两幅序列图像相减构成的残差图像来获取信息；两帧差分法即提取连续两帧的视频图像进行相减运算得到差分图像，在差分图像上检测运动变化区域；光流分析法是对图像的运动场进行估计，利用图像序列关于时间和空间的灰度变化来估计位置速度场的方法，其基本思想是通过计算出光流场来模拟运动场。
3 生物特征鉴别技术近年来，基于生物特征( biometrics) 的鉴别技术得到了广泛重视，主要集中在对指纹、虹膜、人脸、声音等特征上，这其中大多都与视觉信息有关。
与生物特征识别密切相关的另一个重要应用是用于构成智能人机接口。
现在计算机与人的交流基本局限于键盘、鼠标，其他输入手段还不成熟，计算机也无法识别用户的真实身份。
利用计算机视觉技术可以让计算机检测到用户是否存在、鉴别用户身份、识别用户的体势（如点头、摇头）等。
此外，这种人机交互方式还可推广到一切需要人机交互的场合，如入口安全控制、过境人员的验放等。
由于指纹的唯一性、不变性和排列规律性，指纹识别已经成为生物特征鉴别技术中最常见、最成熟的技术。
指纹识别在过去主要应用于刑侦系统，现在已广泛应用于民用市场，如考勤、门禁、保险箱柜、机动车等。
计算机对输入的指纹图像进行预处理，以实现指纹的分类、定位、提取形态和细节特征，然后根据所提取的特征对指纹进行比对和识别。
虹膜识别是当前应用较为方便和精确的一种识别技术，虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。
虹膜识别技术将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的Iris Code（虹膜代码），这个代码模板存储后可用于后期识别。
虹膜识别技术与相应的算法结合后，可以达到很高的准确度。
两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1/1000000，两个不同的虹膜产生相同Iris Code的可能性是1/1052。
比其他生物认证技术的准确度高几个到几十个数量级。
虹膜识别技术在国际上已经开始在各行各业以各种形式进行应用，但国内的应用还很有限。
人脸识别与其他方法比较，更直接、友好、方便，可以通过非接触方式获得，使用者无任何心理障碍，所以人脸识别技术成为人们最容易接受的身份鉴别方式之一。
人脸检测是人脸识别的关键环节，人脸检测就是对所输入的图像进行检测，判断图像是否存在人脸，如果存在则返回人脸在图像中的确切位置和范围。
由于人脸表情千变万化，可能会有附属物如眼镜、胡须、装饰等，同时图像质量受摄录器材和光照影响很大，人脸识别技术在应用中还面临很多棘手的问题，识别率不高。
4 机器人视觉系统工业机器人的手眼系统是计算机视觉应用最为成功的领域之一，可快速获取大量信息，使信息加工、控制及信息集成更容易实现。
由于工业现场的诸多因素，如光照条件、成像方向均是可控的，有利于构成实际的系统。
可以利用计算机视觉检测系统对生产现场进行实时、非接触式产品检测及生产监控，这在现代制造业和一些工业、工程领域已经有了较广泛的应用。
移动机器人与工业机器人不同，它具有行为能力，所以必须解决行为规划问题，使机器人能以智能和灵活的方式对其周围的环境做出反应。
随着移动式机器人的发展，越来越多地要求提供视觉能力，包括道路跟踪、回避障碍、特定目标识别等。
机器人视觉系统涉及视频信息获取技术、视频信号处理技术、计算机技术、模式识别技术以及人工智能技术等。
机器人视觉主要是借助于计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
其研究中引入了主动视觉的方法，使用距离传感器，并采用了多传感器融合等技术，以实现对道路和障碍的识别处理。
机器人视觉系统需要完成从二维投影图像到三维客观世界的变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器人视觉系统除用于工业现场监控外，还可用于一些特殊的场合，如海洋石油开采、海底勘查的水下机器人；用于医疗外科手术及研究的医用机器人；帮助人类探索宇宙的空间机器人；完成特殊任务的核工业机器人和军用机器人等。
计算机视觉检测技术是一个前沿的多学科交叉融合的学科，具有广泛的应用领域和诱人的应用前景。
前人的研究虽然提出、解决了一些问题，但由于计算机视觉问题的特殊性和复杂性，还有大量的问题需要研究。
研究的重点包括对新方法、新手段的探索；当然，在原有问题上采用新的描述方法、求解手段也是一个可能的突破点。
在计算机视觉中计算理论占有十分重要的地位，计算理论的进步、新计算模型的提出可以解决以往一些困难的问题；另一方面，感知手段的进步也可以起到同样的作用。
总之，随着对定量研究的重视，新的描述方式、求解手段的研究，以及感知手段的改进，计算机视觉的研究必将迎来一个更加繁荣的时代。
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