2-5 模板匹配法
ncc模板匹配算法 金字塔 -回复
ncc模板匹配算法金字塔-回复什么是NCC模板匹配算法？NCC模板匹配算法（Normalized Cross-Correlation Template Matching Algorithm）是一种基于图像处理的计算机视觉技术，常用于模板匹配、目标检测和跟踪等应用。
该算法通过比较图像中的局部区域与模板的相似程度来寻找目标物体的位置。
NCC模板匹配算法的原理是利用图像的亮度信息进行图像匹配。
首先，通过归一化处理将图像的亮度范围缩放到0到1之间，以消除亮度差异的影响。
然后，将模板和图像中的子区域进行相互比较，计算它们之间的相关性得分。
具体来说，NCC模板匹配算法可以分为以下几个步骤：1. 构建金字塔：首先，将原始图像分解成不同分辨率的图像金字塔。
金字塔的底层包含原始图像，而顶层包含最小分辨率的图像。
通过构建金字塔，可以在不同尺度上对图像进行匹配，以适应目标物体的尺寸变化。
2. 提取模板：选择一个目标物体的样本图像作为模板，并对其进行预处理。
预处理步骤可能包括图像平滑、降噪、增强对比度等操作，以提取出模板的主要特征。
3. 计算相关性得分：对于金字塔中的每个尺度，将模板与图像的子区域进行比较，并计算它们之间的相关性得分。
相关性得分可以通过计算两者之间的互相关系数来得到。
互相关系数的数值介于-1和1之间，表示两者之间的相关程度。
相关性得分越高，表示两者之间的相似度越高。
4. 确定最佳匹配：在每个尺度上，找到相关性得分最高的位置，即表示最佳匹配的位置。
可以使用阈值或其他筛选方法来确定匹配的位置是否符合要求。
5. 后处理：对于得到的最佳匹配位置，可以进行一些后处理操作，如消除重叠匹配、根据周围像素进行插值或平滑等，以提高匹配结果的准确性和稳定性。
NCC模板匹配算法的优点是具有较高的匹配精度和较好的鲁棒性，适用于多种目标物体的检测与定位。
然而，该算法也存在一些限制，比如对图像的亮度变化敏感，对尺度变化较大的目标物体匹配效果不佳。
python模板匹配算法
python模板匹配算法摘要：1.引言2.Python模板匹配算法简介3.正则表达式模板匹配4.字符串匹配算法5.应用案例6.总结正文：Python模板匹配算法是一种在文本中查找特定模式的方法，广泛应用于文本处理、数据分析等领域。
本文将介绍Python中常用的模板匹配算法，并给出应用案例。
首先，我们来了解一下Python模板匹配算法的基本概念。
模板匹配算法主要分为正则表达式模板匹配和字符串匹配算法两大类。
正则表达式模板匹配是利用Python内置的`re`模块实现的一种强大且灵活的模板匹配方法。
通过使用正则表达式，可以快速找到文本中的特定模式。
正则表达式中的字符集、分组、选择等语法元素可以帮助我们更精确地定位所需内容。
字符串匹配算法则是基于KMP、Rabin-Karp等经典算法实现的一种高效的字符串匹配方法。
这类算法通过预处理文本和模板，减少不必要的字符比较，从而提高匹配速度。
在Python中，我们可以通过实现这些算法或使用现有的库（如`kmp`）来完成字符串匹配。
接下来，我们来看一个应用案例。
假设我们需要从一篇新闻报道中提取日期信息，可以使用Python模板匹配算法实现如下：```pythonimport retext = "今天，2022年6月15日，我国成功发射了一颗新型通信卫星。
"pattern = r"d{4}年d{2}月d{2}日"date = re.search(pattern, text).group()print(date)```在这个例子中，我们使用正则表达式模板匹配找到了文本中的日期信息。
类似的，我们还可以使用字符串匹配算法实现更高效的日期提取。
总之，Python模板匹配算法为我们在文本中查找特定模式提供了丰富的方法。
【工程应用五】opencv中linemod模板匹配算法诸多疑惑和自我解读。
【⼯程应⽤五】opencv中linemod模板匹配算法诸多疑惑和⾃我解读。
研究这个前前后后也有快两三个⽉了，因为之前也⼀直在弄模板匹配⽅⾯的东西，所以偶尔还是有不少朋友咨询或者问你有没有研究过linemod这个算法啊，那个效率啥的还不错啊，有段时间⼀直不以为然，觉得我现在⽤的那个匹配因该很不错的，没必要深究了。
后来呢，还是忍不住⼿痒，把论⽂打出来看了看，⼜找了点资料研究了下，结果没想到⼀弄⼜是两个⽉过去了，中间也折腾了很久，浪费了不少时间。
总算还是有点收获，稍微整理下做个交流。
⾄于linemod的具体数学原理，我也不需要详谈，毕竟论⽂和opencv的代码就摆在那⾥， github上也有⼀些别⼈改进的版本。
我就觉得啊，linemod这个基于计算边缘的模板匹配啊，他使⽤的是选中的特征点的梯度的⾓度⽅向作为特征，⽽不是梯度的值，⽽后计算模板和测试不同位置⾓度的余弦的绝对值，这个都是常规的操作。
作者把这个⾓度线性量化为⼀些特定的值，这个本质上呢降低了算法的精度，但是由于特征点较多，基本不会影响识别结果。
关键是这个量化啊，能够带来很多很多的好处，有些真的是意想不到。
论⽂⾥呢把360的⾓度量化为8个值，即以45度为间隔，分别⽤整数0、1、2、3、4、5、6、7表⽰，这样呢不同的两个⾓度之间的差异绝对值呢，只有0、1、2、3、4这5种可能，分别对应5个得分，⽐如模板的某个特征点的⾓度为210度，则量化值为4，⽬标中某个位置的⾓度值为52度，则量化值为1，这样⾓度之间差异值为3，则对应的得分为1。
接着论⽂⾥说为了减少微⼩的变形引起的识别误差，建议将量化后的值进⾏扩散，这个扩散也是设计的⾮常有技巧，很有意思，充分利⽤了或运算的优异特性。
后续说为了减少计算量呢，可以提前计算出8个响应图，这样匹配计算时就可以直接查表，⽽⽆需实时计算。
再后续还有⼀个线性化内存，算了，我已经没看那个了，到前⾯这⼀步就已经打⽌了，因为我已经开始编程了。
模板匹配及其类型
模板匹配及其类型
《模板匹配及其类型》
模板匹配是一种在计算机领域中常用的技术，用于在大规模的数据中查找与特定模式或模板相似的项。
它的核心思想是通过比较待匹配的数据与已知的模板之间的相似度，来确定是否存在匹配。
1. 字符串匹配：这是最常见的模板匹配类型，用于在文本数据中查找与特定字符串模式匹配的项。
例如，在一个文本文件中查找特定的单词或短语。
2. 图像匹配：在计算机视觉领域，模板匹配用于在图像中查找与特定图像模式相似的区域。
它可以用于对象识别、目标跟踪等任务。
3. 数据挖掘：在数据挖掘中，可以使用模板匹配来发现数据集中的模式或规律。
例如，通过比较不同数据集的特征，可以找到相似的数据集或模式。
4. 音频和视频匹配：在音频和视频处理中，可以使用模板匹配来识别特定的音频或视频模式。
它可以用于语音识别、音乐识别、视频内容分析等任务。
5. 生物信息学：在生物信息学领域，模板匹配用于在生物序列中查找相似的模式。
例如，在基因序列分析中，可以使用模板匹配来查找特定的基因或蛋白质序列。
总的来说，模板匹配是一种通用的技术，可以应用于各种领域和任务。
它的关键在于定义合适的模板和相似度度量方法，以准确地识别和匹配数据中的模式。
谢谢大家！。
基于模板匹配的方法
基于模板匹配的方法模板匹配是一种常用的文本处理技术，在很多领域都有广泛的应用。
它的基本原理是通过比较输入文本和预设模板之间的相似度来判断它们之间的关系，并将匹配结果进行进一步的分析和处理。
下面将介绍几种基于模板匹配的方法，以及它们的应用情况。
1. 关键字匹配法关键字匹配法最为常见，它通过将一些有代表性的关键字或短语设置为模板，来判断输入文本与模板之间的关系。
比如，我们可以将文本中出现的“天气”、“温度”等词语作为关键字，作为模板进行匹配。
如果输入文本中包含了这些关键字，我们就可以判断出这篇文章是关于天气状况的描述。
这种方法在信息检索、文本分类、广告过滤等方面有着广泛的应用。
2. 规则匹配法规则匹配法是一种基于语法规则的文本匹配技术，它通过将一些事先定义好的语法规则作为模板，来识别输入文本中的语法结构。
例如，我们可以定义一条规则，如果输入文本中出现了“主语+谓语+宾语”的句式，那么就说明这是一条简单的语句。
这种方法在自然语言处理、机器翻译等方面有着较为广泛的应用。
3. 正则表达式匹配法正则表达式匹配法是一种通过定义一些规则来匹配文本的方法，它基于正则表达式语言，可以利用一些通用的规则来匹配各种不同的文本。
例如，我们可以使用正则表达式“\d{11}”来匹配电话号码。
这种方法在文本处理、信息提取、数据清洗等方面十分常见。
总的来说，基于模板匹配的方法是一种非常实用的文本处理技术，它可以用于各种不同的场景，例如信息提取、文本分类、自然语言处理等。
但是需要注意的是，模板匹配的精度和效果很大程度上取决于模板的设置和匹配算法的设计，因此在实际应用中需要认真选择合适的模板和算法，以达到最好的效果。
集装箱堆场箱位分配
3.
综上所述，可以得到对集装箱堆场箱位分配的算法流程图，如图6所示。
2)船公司临时改变某集装箱的航次或目的港。码头必须修改装卸船计划，导致部分集装箱必须倒箱。
3)不同重量级的集装箱混合堆放。码头接受的重箱进场时随机的，从而导致轻箱压重箱、轻重箱混合在一起的现象。为了保持集装箱船舶的稳定和纵向强度，充分利用集装箱船舶箱位，需在装船前倒箱。
4)为防止中途挂港船上倒箱，集装箱班航线中途挂靠港较多，根据集装箱船舶中途挂靠港顺序和集装箱到达各挂靠港的情况，考虑途中挂靠港的装卸情况，码头装船时，防止产生后挂港集装箱压前挂港集装箱，堆场必须对集装箱按到港顺序进行调整，从而产生堆场倒箱。
（1）模板最小序号所在行和作业起始行对齐（图5（a））。若行已放满箱，模板右移一位（b），知道模板最小序号所在位没有放满箱，匹配成功（c）。假设模板区域内所有箱位均带有1~12作业顺序号。
（2）根据堆场状态和作业设备能力，选出可以分配的箱位，如图5（c）中序号为4、6、8的箱位。
空位 已放箱位置 符合分配条件位置
图5 模板匹配过程（从小行到大行）
4）用二元函数 表示箱位是否为空， 为第i箱位， 为第j层，记
由于堆场对倒箱作业要进行预留n-1个箱位，则不妨规定在m×n的堆场中，第m个箱位，第2层至第n层为倒箱作业的预留箱位，在后续搜寻过程中，该预留箱位设为满箱位。
设当 时，箱位上的集装箱的等待时间为tij（i=1,2,…,m;j=1,2,…,n）；设下一个进场的集装箱在堆场等待货主提箱的等待时间为tk。
模板匹配
24
pyramid
图像金字塔
图像金字塔
26
在构建图像金字塔的过程中，速度是非常重要的，通常优先采用 2*2 的均值滤波器平滑图像，也就是说求2*2区域中的所有像素的平均 灰度值。
当在金字塔的最高层搜索到相应的模板实例时，将匹配点的坐标乘 以2，映射到金字塔的下一层。
此外,由于金字塔的最高层目标物体的灰度值可能发生实质性的变 化，这要求在匹配金字塔的较高层时应使用较为宽松的匹配阈值。
匹配过程
将模板沿着图像逐像素扫描，模板每移动一次 就会得到一个当前的Hausdorff距离。当模板 中的边缘点与图像中的边缘点非常接近，且图 像中的边缘点与模板中的边缘点也非常接近时， 会得到一个最小的Hausdorff距离，此时为最 优匹配。
改进
当图像中出现遮挡情况下算法效果不佳的主 要原因是由于在计算h (T, E) 时采用了最大 距离。如果用第k 大距离代替最大距离， Hausdorff距离将对100 / % k n 的遮挡可 靠，其中n表示模板边缘区域中像素点的数 量。。
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7
基于灰度值的模板匹配算法—NCC
从NCC的定义不难看出，-1≤ncc(r,c)≤1。当ncc(r,c)=±1时， 结果
图像与模板成线性关系： f(r+u,c+v)=at(u,v)+b
当 ncc(r，c)=1时，a>0，此时图像与模板的极性相同； 当 ncc(r ,c)=-1时， a<0 ，此时图像与模板的极性相反。
？
6
01 S A D : 计 算 模 板 与 图 像 之 间 差 值 的 绝 对 值 总 和
模板匹配详解
模板匹配¶目标¶在这节教程中您将学到:•使用OpenCV函数matchTemplate在模板块和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像•使用OpenCV函数minMaxLoc在给定的矩阵中寻找最大和最小值(包括它们的位置).原理¶什么是模板匹配?¶模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术.它是怎么实现的?¶•我们需要2幅图像:1. 原图像(I):在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域2. 模板(T):将和原图像比照的图像块我们的目标是检测最匹配的区域:•为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行比较:•通过滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素(从左往右,从上往下). 在每一个位置, 都进行一次度量计算来表明它是“好” 或“坏” 地与那个位置匹配(或者说块图像和原图像的特定区域有多么相似). •对于T覆盖在I上的每个位置,你把度量值保存到结果图像矩阵(R)中. 在R 中的每个位置都包含匹配度量值:上图就是TM_CCORR_NORMED方法处理后的结果图像R . 最白的位置代表最高的匹配. 正如您所见, 红色椭圆框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值,所以这个区域(以这个点为顶点,长宽和模板图像一样大小的矩阵) 被认为是匹配的.•实际上, 我们使用函数minMaxLoc来定位在矩阵R中的最大值点(或者最小值,根据函数输入的匹配参数) .OpenCV中支持哪些匹配算法?¶问得好. OpenCV通过函数matchTemplate实现了模板匹配算法. 可用的方法有6个:1. 平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大.b. 标准平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMEDc. 相关匹配method=CV_TM_CCORR这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果.d. 标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMEDe. 相关匹配method=CV_TM_CCOEFF这类方法将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示糟糕的匹配,0表示没有任何相关性(随机序列).在这里f. 标准相关匹配method=CV_TM_CCOEFF_NORMED通常,随着从简单的测量(平方差)到更复杂的测量(相关系数),我们可获得越来越准确的匹配(同时也意味着越来越大的计算代价). 最好的办法是对所有这些设置多做一些测试实验,以便为自己的应用选择同时兼顾速度和精度的最佳方案.•在这程序实现了什么?o载入一幅输入图像和一幅模板图像块(template)o通过使用函数matchTemplate实现之前所述的6种匹配方法的任一个. 用户可以通过滑动条选取任何一种方法.o归一化匹配后的输出结果o定位最匹配的区域o用矩形标注最匹配的区域•下载代码: 单击这里•看一下代码:#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include <iostream>#include <stdio.h>using namespace std;using namespace cv;/// 全局变量Mat img; Mat templ; Mat result;char* image_window ="Source Image";char* result_window ="Result window";int match_method;int max_Trackbar =5;/// 函数声明void MatchingMethod( int, void* );/** @主函数 */int main( int argc, char** argv ){/// 载入原图像和模板块img = imread( argv[1], 1 );templ = imread( argv[2], 1 );/// 创建窗口namedWindow( image_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );namedWindow( result_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );/// 创建滑动条char*trackbar_label ="Method: \n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED"; createTrackbar( trackbar_label, image_window, &match_method,max_Trackbar, MatchingMethod );MatchingMethod( 0, 0 );waitKey(0);return0;}/*** @函数 MatchingMethod* @简单的滑动条回调函数*/void MatchingMethod( int, void* ){/// 将被显示的原图像Mat img_display;img.copyTo( img_display );/// 创建输出结果的矩阵int result_cols = img.cols - templ.cols +1;int result_rows = img.rows - templ.rows +1;result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );/// 进行匹配和标准化matchTemplate( img, templ, result, match_method );normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );/// 通过函数 minMaxLoc 定位最匹配的位置double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;Point matchLoc;minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );/// 对于方法 SQDIFF 和 SQDIFF_NORMED, 越小的数值代表更高的匹配结果. 而对于其他方法, 数值越大匹配越好if( match_method == CV_TM_SQDIFF || match_method ==CV_TM_SQDIFF_NORMED ){ matchLoc = minLoc; }else{ matchLoc = maxLoc; }/// 让我看看您的最终结果rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );imshow( image_window, img_display );imshow( result_window, result );return;}1. 定义一些全局变量, 例如原图像(img), 模板图像(templ) 和结果图像(result) , 还有匹配方法以及窗口名称:2.Mat img; Mat templ; Mat result;3.char*image_window ="SourceImage";4.char*result_window ="Resultwindow";5.6.int match_method;7.int max_Trackbar =5;8. 载入原图像和匹配块:9.img = imread( argv[1], 1 );10.templ = imread( argv[2], 1 );11. 创建窗口,显示原图像和结果图像:dWindow( image_window,CV_WINDOW_AUTOSIZE );dWindow( result_window,CV_WINDOW_AUTOSIZE );14. 创建滑动条并输入将被使用的匹配方法.一旦滑动条发生改变,回调函数MatchingMethod就会被调用.15.char* trackbar_label ="Method:\n 0: SQDIFF \n 1: SQDIFF NORMED \n 2: TM CCORR \n 3: TM CCORR NORMED \n 4: TM COEFF \n 5: TM COEFF NORMED";16.createTrackbar( trackbar_label,image_window, &match_method, max_Trackbar, MatchingMethod );17. 一直等待,直到用户退出这个程序.18.waitKey(0);19.return0;20. 让我们先看看回调函数. 首先, 它对原图像进行了一份复制:21.Mat img_display;22.img.copyTo( img_display );23. 然后, 它创建了一幅用来存放匹配结果的输出图像矩阵. 仔细看看输出矩阵的大小(它包含了所有可能的匹配位置)24.int result_cols =img.cols -templ.cols +1;25.int result_rows =img.rows -templ.rows +1;26.27.result.create( result_cols,result_rows, CV_32FC1 );28. 执行模板匹配操作:29.matchTemplate( img, templ,result, match_method );很自然地,参数是输入图像I, 模板图像T, 结果图像R还有匹配方法(通过滑动条给出)30. 我们对结果进行归一化:31.normalize( result, result, 0, 1,NORM_MINMAX, -1, Mat() );32. 通过使用函数minMaxLoc,我们确定结果矩阵R的最大值和最小值的位置.33.double minVal; double maxVal;Point minLoc; Point maxLoc;34.Point matchLoc;35.36.minMaxLoc( result, &minVal,&maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );函数中的参数有:o result:匹配结果矩阵o&minVal和&maxVal:在矩阵result中存储的最小值和最大值o&minLoc和&maxLoc:在结果矩阵中最小值和最大值的坐标.o Mat():可选的掩模37. 对于前二种方法( CV_SQDIFF 和CV_SQDIFF_NORMED ) 最低的数值标识最好的匹配. 对于其他的, 越大的数值代表越好的匹配. 所以, 我们在matchLoc中存放相符的变量值:38.if( match_method ==CV_TM_SQDIFF ||match_method ==CV_TM_SQDIFF_NORMED )39. { matchLoc = minLoc; }40.else41. { matchLoc = maxLoc; }42. 显示原图像和结果图像. 再用矩形框标注最符合的区域:43.rectangle( img_display, matchLoc,Point( matchLoc.x +templ.cols , matchLoc.y +templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );44.rectangle( result, matchLoc,Point( matchLoc.x +templ.cols , matchLoc.y +templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );45.46.imshow( image_window,img_display );47.imshow( result_window, result );1. 开始测试我们的程序,一幅输入图像:还有一幅模版图像:2. 产生了一下结果图像矩阵(第一行是标准的方法SQDIFF, CCORR 和CCOEFF, 第二行是相同的方法在进行标准化后的图像).在第1列, 最黑的部分代表最好的匹配, 对于其它2列, 越白的区域代表越好的匹配.3. 正确的匹配在下面显示(右侧被矩形标注的人脸). 需要注意的是方法CCORR 和CCOEFF 给出了错误的匹配结果, 但是它们的归一化版本给出了正确的结果, 这或许是由于我们实际上仅仅考虑“最匹配”而没考虑其他可能的高匹配位置.。
智能安防监控系统设计与实施的技术要点分析
智能安防监控系统设计与实施的技术要点分析第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 智能安防监控系统概述 (3)1.2 项目需求分析 (4)1.2.1 实时监控需求 (4)1.2.2 智能分析需求 (4)1.2.3 数据存储与检索需求 (4)1.2.4 系统兼容性与扩展性需求 (4)1.2.5 安全性与可靠性需求 (4)1.3 技术规范与标准 (4)1.3.1 国家及行业标准 (4)1.3.2 系统设计规范 (4)1.3.3 系统实施规范 (5)1.3.4 系统运维规范 (5)第2章系统总体设计 (5)2.1 系统架构设计 (5)2.1.1 设计原则 (5)2.1.2 架构方案 (5)2.2 系统功能模块划分 (5)2.2.1 视频采集模块 (5)2.2.2 音频采集模块 (6)2.2.3 报警模块 (6)2.2.4 数据处理模块 (6)2.2.5 分析模块 (6)2.2.6 用户管理模块 (6)2.2.7 系统管理模块 (6)2.3 技术选型与比较 (6)2.3.1 视频编解码技术 (6)2.3.2 存储技术 (6)2.3.3 智能分析技术 (6)2.3.4 网络传输技术 (6)2.3.5 技术比较 (6)第3章摄像头选型与布设 (7)3.1 摄像头类型与功能参数 (7)3.1.1 摄像头分类 (7)3.1.2 功能参数 (7)3.2 摄像头布设原则与方法 (7)3.2.1 布设原则 (7)3.2.2 布设方法 (7)3.3 摄像头安装与调试 (7)3.3.2 调试方法 (7)3.3.3 调试注意事项 (8)第4章视频压缩与编码技术 (8)4.1 视频压缩技术概述 (8)4.1.1 基本原理 (8)4.1.2 关键技术 (8)4.1.3 应用现状 (8)4.2 常用视频编码标准介绍 (9)4.2.1 MPEG系列 (9)4.2.2 H.26x系列 (9)4.2.3 其他相关标准 (9)4.3 视频编码算法比较与选择 (9)4.3.1 算法比较 (9)4.3.2 选择建议 (10)第5章网络传输与数据存储 (10)5.1 网络传输技术概述 (10)5.1.1 有线传输技术 (10)5.1.2 无线传输技术 (10)5.2 数据传输协议与格式 (10)5.2.1 常用数据传输协议 (10)5.2.2 数据传输格式 (10)5.3 数据存储方式与设备选型 (11)5.3.1 数据存储方式 (11)5.3.2 存储设备选型 (11)5.3.3 数据备份与恢复 (11)第6章智能分析算法与应用 (11)6.1 智能分析算法概述 (11)6.2 常用智能分析算法介绍 (11)6.2.1 图像处理算法 (11)6.2.2 目标检测算法 (11)6.2.3 行为识别算法 (12)6.2.4 模式匹配算法 (12)6.3 智能分析技术在安防监控中的应用 (12)第7章系统集成与调试 (13)7.1 系统集成策略与方法 (13)7.1.1 系统集成概述 (13)7.1.2 集成策略 (13)7.1.3 集成方法 (13)7.2 设备接入与兼容性测试 (13)7.2.1 设备接入 (13)7.2.2 兼容性测试 (14)7.3 系统调试与优化 (14)7.3.1 系统调试 (14)第8章安全与隐私保护 (14)8.1 安全风险分析 (14)8.1.1 系统安全威胁识别 (14)8.1.2 安全风险评估 (14)8.2 加密与认证技术 (14)8.2.1 数据加密 (14)8.2.2 认证技术 (15)8.2.3 密钥管理 (15)8.3 隐私保护措施与法规遵守 (15)8.3.1 隐私保护策略 (15)8.3.2 技术措施 (15)8.3.3 法规遵守 (15)8.3.4 用户权利保障 (15)第9章系统运维与管理 (16)9.1 系统运维策略与流程 (16)9.1.1 运维目标与原则 (16)9.1.2 运维策略 (16)9.1.3 运维流程 (16)9.2 设备维护与管理 (16)9.2.1 设备维护策略 (16)9.2.2 设备管理措施 (16)9.3 数据备份与恢复 (16)9.3.1 数据备份策略 (16)9.3.2 数据恢复流程 (17)9.3.3 数据备份与恢复的监控与评估 (17)第十章案例分析与未来发展 (17)10.1 成功案例分析 (17)10.1.1 城市安全监控案例 (17)10.1.2 校园安防案例 (17)10.1.3 社区防控案例 (17)10.2 智能安防监控技术的发展趋势 (17)10.2.1 人工智能技术的深度融合 (18)10.2.2 大数据与云计算的广泛应用 (18)10.2.3 5G通信技术的助力 (18)10.3 创新技术与市场展望 (18)10.3.1 创新技术 (18)10.3.2 市场展望 (18)第1章项目背景与需求分析1.1 智能安防监控系统概述社会经济的快速发展，城市安全防范意识不断提高，安防监控系统在维护公共安全、保障人民群众生命财产安全方面发挥着重要作用。
(北京大学本科论文)基于AdaBoost 算法的人脸检测
A, T, G, C, 1 and 0, the building blocks of intelligence. and to the pioneers uncovering the foundations of intelligence.
III
北京大学本科生毕业论文
正文目录 Contents
IV
北京大学本科生毕业论文
4.2 PAC 学习模型 ............................................................................16
4.2.1 概述............................................................................................................... 16 4.2.2 数学描述........................................................................................................ 17
北京大学本科生毕业论文 摘要Abstract人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是 否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实 现机器智能化的重要步骤之一。 AdaBoost 算法是 1995 年提出的一种快速人脸检测算法， 是人脸检测领域里 程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在 效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。 本论文第一章和第二章简述了人脸检测的一般情况， 第三章对一些人脸检测 的经典方法进行了说明。 第四章讲述了 AdaBoost 算法的发展历史。从 PCA 学习模型到弱学习和强 学习相互关系的论证 ，再到 Boosting 算法的最终提出，阐述了 Adaptive Boost ing 算法的发展脉络。 第五章对影响 AdaBoost 人脸检测训练算法速度的至关重要的两方面：矩形 特征和积分图的概念和理论进行了仔细的阐明。 第六章给出了 AdaBoost 的算法，并深入探讨了其中的一些关键问题——弱 学习器的构造、选取等问题。 最后一章，用编写的实现了 AdaBoost 算法的 Fá Dè t 程序，给出了相应的 人脸检测实验结果，并和 Viola 等人的结果做了比较。
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2.5 模板匹配法
在模式识别中一个最基本的方法，就是模板匹配法(template matching)，它基本上是一种统计识别方法。
为了在图像中检测出已知形状的目标物，我们使用这个目标物的形状模板（或窗口）与图像匹配，在约定的某种准则下检测出目标物图像，通常称其为模板匹配法。
它能检测出图像中上线条、曲线、图案等等。
它的应用包括：目标模板与侦察图像相匹配；文字识别和语音识别等。
1互相关匹配 两幅图像
1
f
和
2
f
在区域Φ内的匹配程度可以有许多方法来
测度，如失配度就可以用
12;max f f φ
− 12;f f φ
−∫∫ 212()f f φ
−∫∫等形式表示。
若选用失配度 2
12()f f φ
−∫∫，则
222
1
21212()2f f f f f f φφφφ
−=+−∫∫∫∫∫∫∫∫ (2.30) 显然，给定
21f φ
∫∫和
22f φ
∫∫后，12f f φ
∫∫就是匹配的测度，此项越
大，21
2()f f φ
−∫∫越小，那么失配程度越轻，即匹配度越佳。
应用柯西－施瓦茨（Canchy-Schwarz）不等式，对非负的f 1和
f 2 ,可得到下述结论：
12f f φ
≤
∫∫ (2.31)
上式当且仅当在
21f cf =时等号成立（C 为常数）。
在数字图像中积分
换成求和，结果变为
1
2
(,)(,)i
j
f i j f i j ≤∑∑ (2.32)
同样当且仅当在
21(,)(,)f i j cf i j =时等号成立（C 为常数）。
设1f 为目标模板, 2f 为待匹配图像，显然应假定1f 比2f 小。
那么我们就将1f 在2f 中一切可能的位置上移动，
并对每一次移位（u,v）来计算12f f φ
∫∫。
根据柯西－施瓦茨不等式，则下式成立，
1
2
(,)(,)f x y f x u y v dxdy φ
++≤∫∫ (2.33)
因为
1
f
在φ区之外都等于0，因此可将积分区域由φ扩展为(,−∞∞)，
这样上式左部变为
12(,)(,)f x y f x u y v dxdy ∞∞
−∞−∞
++∫∫
(2.34)
可见上式正是
1
f
和
2
f
的互相关函数12Cf f 。
分析（2.30）式的右边，虽然
2
1
f φ
∫∫项是常数，但
22f φ
∫∫项不是常数，
它与u,v 有关。
这是由于实际操作时，一般是固定模板1
f
，而移动
待匹配图像
2
f。
因此
2
f
中与
1
f
对应区域的图像内容总是随u,v 而
变化,简单应用12f f C 作为匹配的测度并不合适,通常应用归化互相关函数作为匹配测度,即
C (2.35)
假如在某个位移上(u,v)使21f cf = (C 为常数),则(2.35式)有
最大值21
f ∫∫。
此时(2.31)或(2.32)等式成立,那么(2.30)出现最小值,
即失配度最小.
实际上因为有噪声存在,上述(2.31)式等式情况不会出现,也就是讲不可能完全匹配.一般是选取(2.35)式最大值时的位置,作为最佳匹配点.
对两幅数字图象求互相关匹配时,设模版
1f 尺寸为M*M,待匹配
图像2f 尺寸为N*N,N>>M.只要将上面公式中的积分变为求和即可沿用,其一般操作有两种方法:
1)若按正常办法,将1f 在2f 上移动,其要移动2
N 次,每次移位要做
2M 次乘法和加法,比较费工。
2)按卷积理论,
12
f f C ＝
1
12(*)F F −,我们可以先求模版1f 的傅氏
变换1F ,并将其取共轭*
1F ,将*1F 与待匹配图像的傅氏变换2F 相乘后再
取反变换,即可得到它的互相关函数,使用FFT 算法,这样的操作还是较好的(特别当M 值较大时)。
由此可见,这种简单的模版匹配方法,计算量是很大的。
在操作过程中,除了应用一些计算技巧外,还可以对图像进行逐步匹配,如先粗
后细采样匹配、改变模版尺寸、去除明显没有目标的区域等措施来加快匹配速度。