图像识别技术PPT学习课件
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图像识别ppt
输入 数据获取
预处理
特征提取
决策分类 输出
数据获取：通过图像输入设备实现。
预处理：提高图像质量，包括滤波、平滑、增强、 复原、提取边缘、图像分割等方法
特征提取和选择：将预处理后的图像转化为若干特 征。常见特征有：幅度特征，统计特征，几何特征， 变换系数特征等
决策分类是模式识别要解决的关键问题
2、集群准则函数：集群准则函数反映了类别间的
相似性或分离性。
C
误差平方和准则： Je X mi 2 i1 Xi
离散度准则：
c
Sw
(ui xk )(ui xk )T （类内散度）
1 n 2 i1
n
i j yi y j xiT x j
j1
n
s.b i 0
i yi 0
i1
将求解后得到的 ai 带回可得决策函数参数的取值
由于处于非边界位置的ai 都为零。处于边界的ai 不为零。 W 只是处于边界处数据的线性组合，可 将处于边界处的原始数据当做支持向量。
检测新数据z时： 如果 W T z b 小于0，则认为是第一类；否则
图像识别的基本概念
统计模式识别
➢ 线性决策函数 ➢ 距离函数模式分类 ➢ 似然函数模式分类
模式是对客观事物的描述，是指建立一个可用于仿 效的完善的标本。
模式识别本质上是经过分析、判断、归类、识别出 事物与哪个供仿效的标本相同或相似。有时可将模 式识别理解为模式分类。
图像识别就是图像分类，属于模式识别的范畴
dij ( X ) 0, j i
3、存在M 个决策函数 dK (X ) WKT X , K 1, 2,..., M
如 X 属于 i 类，则 di ( X ) d j ( X ), j i
《图像识别》PPT课件
（2）模式(pattern) A、事物所具有的时间或空间分布信息。（狭义） B、描绘子的组合。（更狭义）
精选ppt
5
一维信息：例如声音信号，腾格尔的歌声。 二维信息：例如图像信号，数字照相机拍摄的照片。 三维信息：CT重建图像。 多维信息：
精选ppt
6
（3）模式类(pattern class) 一个拥有某些共同特性的模式族。
j0 k0
j0 k0
精选ppt
19
3 基于误差平方和的模板匹配
J 1K 1
D (x,y) [f(xj,yk)t(j,k)2]
j 0k 0
4、特征模板匹配 5、 特征匹配
1
mj N xj xj
j 1,2,,W
Dj(x) xmj
j 1,2,,W
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20
精选ppt
21
7.3 基于最小错误率贝叶斯决策理论
-------分类器设计 （4）分类器设计后，如何评价分类器？分类错误
率是多少？ -------分类器评价
精选ppt
14
模式
传感器 特征产生 特征选择
设计流程
分类器设计
分类器评价
精选ppt
15
4 模式识别方法的分类
（1）监督与非监督模式识别 A、监督模式识别
利用先验知识和训练样本来设计分类器。
B、非监督模式识别
第7章 图像识别
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1
利用神经网络识别 实现图像分割
精选ppt
2
第7章 图像识别
7.1 概论 7.2 图像匹配 7.3 基于最小错误率贝叶斯决策理论 7.4 线性判别函数 7.5 人工神经网络
精选ppt
3
《看图识图培训》课件
多模态融合
将图像识别与其他模态的信息（如文本、音频、视频等）进行融 合，提高识别的准确性和可靠性。
边缘计算
利用边缘计算技术，将图像识别任务转移到设备终端，降低数据传 输成本和提高实时性。
无监督和半监督学习
利用无监督和半监督学习算法，从大量未标记或少量的标记数据中 学习图像特征表示，提高图像识别的泛化能力。
控制等。
图像识别的基本原理
01
02
03
04
图像预处理
对图像进行预处理，如去噪、 增强和变换等，以提高图像质
量。
特征提取
从预处理后的图像中提取出有 用的特征，如边缘、角点、纹
理等。
分类器设计
根据提取的特征设计分类器， 用于将图像分类到不同的类别
中。
分类决策
利用分类器对输入的图像进行 分类决策，输出分类结果。
05
看图识图技术前沿与展望
人工智能与图像识别技术的融合
深度学习算法
利用深度学习算法，如卷积神经 网络（CNN），对图像进行特征 提取和分类，提高图像识别的准 确率和鲁棒性。
迁移学习
将预训练的深度学习模型应用于 图像识别任务，通过微调模型参 数，快速适应特定领域的图像识 别需求。
增强现实与虚拟现实在图像识别中的应用
图像识别技术广泛应用于各个 领域，如安全监控、医疗诊断 、智能交通和工业自动化等。
图像识别技术的应用领域
安全监控
通过人脸识别、行为识 别等技术，实现安全监
控和预警。
医疗诊断
利用图像识别技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗。
智能交通
实现车辆检测、交通拥 堵预警和智能导航等功
能。
工业自动化
用于生产线上的零件检 测、质量检测和自动化
将图像识别与其他模态的信息（如文本、音频、视频等）进行融 合，提高识别的准确性和可靠性。
边缘计算
利用边缘计算技术，将图像识别任务转移到设备终端，降低数据传 输成本和提高实时性。
无监督和半监督学习
利用无监督和半监督学习算法，从大量未标记或少量的标记数据中 学习图像特征表示，提高图像识别的泛化能力。
控制等。
图像识别的基本原理
01
02
03
04
图像预处理
对图像进行预处理，如去噪、 增强和变换等，以提高图像质
量。
特征提取
从预处理后的图像中提取出有 用的特征，如边缘、角点、纹
理等。
分类器设计
根据提取的特征设计分类器， 用于将图像分类到不同的类别
中。
分类决策
利用分类器对输入的图像进行 分类决策，输出分类结果。
05
看图识图技术前沿与展望
人工智能与图像识别技术的融合
深度学习算法
利用深度学习算法，如卷积神经 网络（CNN），对图像进行特征 提取和分类，提高图像识别的准 确率和鲁棒性。
迁移学习
将预训练的深度学习模型应用于 图像识别任务，通过微调模型参 数，快速适应特定领域的图像识 别需求。
增强现实与虚拟现实在图像识别中的应用
图像识别技术广泛应用于各个 领域，如安全监控、医疗诊断 、智能交通和工业自动化等。
图像识别技术的应用领域
安全监控
通过人脸识别、行为识 别等技术，实现安全监
控和预警。
医疗诊断
利用图像识别技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗。
智能交通
实现车辆检测、交通拥 堵预警和智能导航等功
能。
工业自动化
用于生产线上的零件检 测、质量检测和自动化
《图像识别》课件
应用领域
包括人脸识别、车牌识别、 街景识别、医学影像处理、 军与象素处理
通过摄像机等设备采集图像，并 对图像进行预处理，如调整亮度、 对比度等。
空间域滤波与频率域滤波 技术
通过滤波器对图像进行去噪和增 强等处理。
边缘检测与特征提取技术
通过卷积核等手段提取图像特征， 如边缘、纹理、颜色等，作为分 类的依据。
学有所用
将图像识别技术应用到实际生 产和生活中，提高工作效率和 生活品质。
未来充满机遇
图像识别技术将继续发展和突 破，为未来的科技发展带来更 多可能。
图像识别的挑战和未来
1.
多模态数据融合
2.
对抗性攻击与防御
3.
图像识别的发展趋势
如何将图像、文本、语音等多 种数据进行融合，实现更准确 的图像识别。
如何避免恶意攻击对图像识别 造成的影响，提高识别的安全 性。
越来越多的行业开始应用图像 识别技术，未来发展潜力巨大。
结语
实战演练
通过实际项目案例，掌握图像 识别应用的基本方法和技巧。
机器学习与图像识别
1 机器学习算法概述
包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等算法，用于对图像特征进行分类和 识别。
2 监督学习与无监督学习
监督学习利用已标注的数据进行训练，无监督学习则是利用未标注的数据进行训练。
3 特征选择和分类器构建
特征选择需要寻找最具判别性的特征，分类器构建则需要根据具体应用场景选择最优的 算法。
《图像识别》PPT课件
本课程旨在介绍图像识别的概念、原理和应用领域，并探讨机器学习和深度 学习在图像识别中的应用。
概述
定义和意义
图像识别是通过计算机模拟 人类视觉过程，识别图像中 的信息，从而实现自动识别 和分类的技术。
图像分析与识别ppt课件
识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
编辑课件
35
图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法
图像识别课件
A、P(ωj,x) =P(x|ωj) P(ωj) （总体；类）
举例：P(ω1)=0.4，•精P选(pωpt 2)=0.6,
P(x=12|ω1)=0.15，P(x=12|ω2)=0.35
则：P(ω1, x=12)=0.15*0.4
P(ω2, x=12)=0.35*0.6
B、 P(ωj,x) =P(ωj | x) P(x)
Байду номын сангаас
问题：是否可以提高押对的概率，减少押错的概率？ 除先验概率外，必须利用其他的信息。
•精选ppt
（3）类条件概率密度
细胞识别：正常细胞ω1 异常细胞ω2
P(x i )P(x 1) P(x 2)
光密度特征：x
x 条件概率密度分布
类条件概率密度p(x|ω)：
类别状态为ω时的x概率密度函数。
（4）贝叶斯公式
2 人工神经网络
人工神经网络Artificial Neural Networks（ANN
）
•精选ppt
是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述，是一个数
学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程
序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
（1）人工神经元模拟生物神经元的一阶特性
–输入：X=（x1，x2，…，xn） –联接权：W=（w1，w2，…，wn）T –网络输入：y=∑（xi*•w精选ipp）t =XW –激励函数：f –输出：o
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的 特征以达到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
•精选ppt
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点
（分叉点、端点）
（4）分类器设计
图像识别幻灯片课件
• x=(x1, x2)T， x1和 x2分别代表花瓣长度和宽度。 • 模式矢量 x=(x1, x2,……, xn)T 中元素性质取决于
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
《图像识别课件》-深度学习视觉识别PPT教程
卷积神经网络的结构和模板匹配是图像识别的关键技术。本节将介绍卷积神 经网征融合
特征提取和特征融合是图像识别中的重要步骤，可以提高模型的鲁棒性和泛 化能力。本节将介绍这些技术的基本原理。
目标检测与定位：YOLO、 RCNN等算法
目标检测和定位是图像识别中的关键任务，有许多经典算法被应用于这些任 务。本节将介绍YOLO、RCNN等算法的原理和应用。
人脸识别：人脸检测与特征提 取
人脸识别是一个具有挑战性的任务，本节将介绍人脸检测和特征提取的基本 原理和一些流行的人脸识别方法。
图像分割：FCN、U-Net、Mask RCNN算法
图像分割是图像处理中的重要任务，本节将介绍FCN、U-Net、Mask RCNN等 算法在图像分割中的应用。
图像风格转换：Neural Style Transfer算法
训练模型的原理与方法：反向传播算法
反向传播算法是深度学习训练过程中的关键步骤，本节将详细介绍反向传播算法的原理和实现方法。
CNN网络的优化方法：Dropout、 Batch Norm
为了提高卷积神经网络的性能和泛化能力，有许多优化方法被提出，本节将 介绍一些常见的优化方法。
卷积神经网络的结构与模板匹 配
深度学习视觉识别广泛应用于许多领域，包括图像分类、场景识别、自动驾 驶等。本节将介绍这些应用的基本原理和实践案例。
深度学习视觉识别发展趋势： 多模态融合、无监督学习等
深度学习视觉识别仍在不断发展，本节将介绍一些未来的发展趋势，如多模 态融合、无监督学习等。
总结与展望：深度学习视觉识 别的重要性和应用前景
本教程对深度学习视觉识别进行了全面的介绍，总结了其重要性和应用前景。 欢迎大家在学习过程中提问和讨论。
深度学习在图像识别领域具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸 识别、图像分割等。本节将介绍这些应用的基本原理和方法。
特征提取和特征融合是图像识别中的重要步骤，可以提高模型的鲁棒性和泛 化能力。本节将介绍这些技术的基本原理。
目标检测与定位：YOLO、 RCNN等算法
目标检测和定位是图像识别中的关键任务，有许多经典算法被应用于这些任 务。本节将介绍YOLO、RCNN等算法的原理和应用。
人脸识别：人脸检测与特征提 取
人脸识别是一个具有挑战性的任务，本节将介绍人脸检测和特征提取的基本 原理和一些流行的人脸识别方法。
图像分割：FCN、U-Net、Mask RCNN算法
图像分割是图像处理中的重要任务，本节将介绍FCN、U-Net、Mask RCNN等 算法在图像分割中的应用。
图像风格转换：Neural Style Transfer算法
训练模型的原理与方法：反向传播算法
反向传播算法是深度学习训练过程中的关键步骤，本节将详细介绍反向传播算法的原理和实现方法。
CNN网络的优化方法：Dropout、 Batch Norm
为了提高卷积神经网络的性能和泛化能力，有许多优化方法被提出，本节将 介绍一些常见的优化方法。
卷积神经网络的结构与模板匹 配
深度学习视觉识别广泛应用于许多领域，包括图像分类、场景识别、自动驾 驶等。本节将介绍这些应用的基本原理和实践案例。
深度学习视觉识别发展趋势： 多模态融合、无监督学习等
深度学习视觉识别仍在不断发展，本节将介绍一些未来的发展趋势，如多模 态融合、无监督学习等。
总结与展望：深度学习视觉识 别的重要性和应用前景
本教程对深度学习视觉识别进行了全面的介绍，总结了其重要性和应用前景。 欢迎大家在学习过程中提问和讨论。
深度学习在图像识别领域具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸 识别、图像分割等。本节将介绍这些应用的基本原理和方法。
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环行纹: 一边开 口的如 簸箕。
2/26/2020
弓形纹 :像将 引未引 的弓。
斗形纹 :由一 圈圈的 螺纹线 构成。
6
端点：一条纹路在此 终结。
分叉点：一条纹路在 此分开成为两条路或 更多的纹路。
分歧点：两条平行的 纹路在此分开。
2/26/2020
局 部 特 征
孤立点：一条特别短的 纹路，以至于成为一点 。
图像识别
● 指纹 ●字符 ●人脸
2/26/2020
1
图像识别的概念
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。
2/26/2020
2
指纹识别
2/26/2020
3
你的手上有几个螺（斗）？？
2/26/2020
4指纹特征Fra bibliotek1总体特征
2
局部特征
2/26/2020
5
总体特征
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模
板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过
这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是
人脸的识别过程 将较➢，待人人根识脸脸据别识图的相人似别像脸程系特特度统征征对可与人提使已脸取用得的：到身的份人信脸息特进征行模判板断进。行比
➢对行灰言度锐➢不 静 都 围 然的视像人人人人处变于度，化同态可内后脸特 觉 素 脸脸脸理换人校其等的图以时即图征 特 统 图图图并脸正预。、人 像 得 ， 在像通征计像像像最的 、 处直脸 到 采 图、预采终图 噪 理方代常特变、图 很 集 像动处集服像 声 过图像 好 设 中态分征换数理及务预 过 程均都 的 备 准图为系特、：检于处 滤 主衡能采会确像征数测理要化特等通集自标、特等：是包图征、过。动定不征。基括像提归摄当搜出同、于预一取人像用索人的人处化脸的镜户并脸位脸理图过、头在拍的置检。像程几采采摄、位测对的。何集集用置不结于光早校设下户和同果人期线正备来 的大表，脸阶补、的， 人小情对图段偿滤拍比 脸等 。图像包、 波摄如 图方像而括灰 以范像面进及。
移动电话),指纹U盘指纹键盘,指纹鼠标等。
2/26/2020
20
2/26/2020
21
超声波指纹识别系统的应用
超声波传感器则一般用于要求比较高的场合,如 指纹付款机,及军事会议的门禁。
2/26/2020
22
2/26/2020
23
字符识别
2/26/2020
24
字符识别
人们在生产和生活中，要处 理大量的文字、报表和文本。为 了减轻人们的劳动，提高处理效 率，人们开始探讨起各种字符识 别器。
项目 条码类型
信息密 度与信 息容量
错误校验 及纠错正
能力
垂直方向是 否携带信息
用途
对数据库 和通讯网 络的依赖
识读设备
一维条码
信息密
度低，
信息容 量较小
可通过校 验字符进 行错误校 验，没有 错纠能力
不携带信息
对物品
的标识
多数应用
场合依赖
数据库及 通讯网络
可用线扫描 器识读，如 光笔、线阵 CCD、激光枪 等
1950
1959年 吉拉德· 费伊塞尔申 1960 请了用条形码表示数字的专利
1970
70年代 UPC 码 （Universal Product Code） 1990 在北美超市得到广泛应用
2000 1997、2000年 确定了国家标准
40
2.什么是二维条码？
1.条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按
二维条码
2/26/2020
信息密
度高，
信息容 量大
具有错误 校验和纠 错能力， 可根据需 求设置不 同的纠错 级别
携带信息
对物品
的描述
可不依赖 数据库及 通讯网络 而单独应 用
对于行排式二 维条码可用线 扫描器的多次 扫描识读；对 于矩阵式二维 条码仅能用图 像扫描器识42读
QR Code 是 由 日 本 Denso 公 司 于 1994 年 9 月 研 制 的 一 种 矩 阵 式二维条码，它除具有二维条 码所具有的信息容量大、可靠 性高、可表示汉字及图象多种 信息、保密防伪性强等优点
2/26/2020
13
指纹特征的提取
中心点和三角点称为奇异点，奇异点反映了指
全 纹全局的纹理变化特征。准确地提取指纹奇异 局 点的位置和方向对于提高 特 整个指纹识别系统的性能 征 具有重大意义。 提 取
2/26/2020
14
指纹特征的提取
指纹的局部细节特征包括孤岛、终止点、孤点、
局 闭环、分叉点等多种类型。目前大多数的指纹 部 识别系统都采用终止点 特 和分叉点作为指纹匹配 征 的细节特征点。 提 取
2/26/2020
通过基于模板匹配的OCR （Optical Character Recognition， 光学字符识别）算法，通过特征对 比或训练识别出相关的字符。
38
特 征 区 域 求 合 法
2/26/2020
易混淆的字符
待识别字符 0 2 5 6 7 8 A B D F L
易混淆字符
8
Z
8
A
牌！
33
二 凸显目标！ 4.腐蚀后边根据缘物图体像的特：征，用
聚析类，5算然.聚法后进进类行行填相分充似类分！后图像：
图
像
预 处
6.形态滤波后图像：
理
保留图像细节特 征的条件下，对
目标图像的噪声
进行抑制！
2/26/2020
34
三
车
牌 定 位
1.计算边缘图像的投影面积; 2.寻找峰谷点，大致确定车牌位置; 3.计算此连通域内的宽高比，剔除
2/26/2020
55
技术原理
人脸的识别过程:
◆ 人脸图像采集及检测 ◆ 人脸图像预处理
◆ 人脸图像特征提取 ◆ 人脸图像匹配与识别
2/26/2020
56
优缺点
人脸识别优点（相比较其他生物识别技术而言）
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个 体察觉的特点。
非接触的，用户不需要和设备直接接触； 非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动 获取； 并发性，即实际应用场景下可以进行多个人 脸的分拣、判断及识别；
a.位于左上角、左下角、右上角的三个定位图形
b.位于符号中央的三个等间距同心圆环（或称公牛眼） 定位图形
2c/26./位2020于左边和下边的两条垂直的实线段
45
2/26/2020
QR 码
46
二维码应用
物流管理
优惠券 入场券等
火车票实名制
超市商品信息管理
海报广告
解析网址
照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。
2.一维条码是由一组粗细不同、黑
白(或彩色)相间的条、空及其相应
的字符(数字字母)组成的标记，即
传统条码。
3.二维条码是用某种特定的几何图
形按一定规律在平面(二维方向)上
分布的条、空相间的图形来记录数
据符2/26/号2020信息。
41
3.二维条码与一维条码的比较
2/26/2020
57
优缺点
人脸识别的弱点 对周围的光线环境敏感，可能影响识
别的准确性； 人体面部的头发、饰物等遮挡物，人
脸变老等因素，需要进行人工智能补偿； （如可通过识别人脸的部分关键特性做修 正）。
不在域值范围内的连通域，最后得
到车牌区域.
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四 字 符 分 割 图 像
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利用投影检测的字符定位 分割方法得到单个字符！
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五 字 符
（ 模 板 ）
数 据 库 2/26/2020
建立模板数据库 时必须对这些图片 进行统一处理！ （宽高比）
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六 字 符 识 别
• 最低影像大小
– 最低要求：双眼中心之间的距离30像素
– 建议大小：205*205 16-bit高彩 jpg 24KB
– 置于智能卡中：104*104 8-bit灰度jpg 2.5KB
• 背景
– 面部识别可在任何背景下进行
– 不受背景物件的移动及摄像头的移动所影
2/26/2020响
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技 术 原 理 ➢人脸图像匹配与识别：
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车牌自动识别
如今，智能交通系统是一个 热点研究领域，收到日益广泛的 关注，而车牌识别是其重要组成
部分。
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MATLAB
MATLAB是 MATrix LABoratory （矩阵实验室）的缩写，是 Math Works 公司开发的一种功能强、效 率高、简单易学的数学软件。
基于主动近红外图 像的多光源人脸识 别2/26/2020
克服光线变化的影响。在精度、 稳定性和速度方面的整体系统 性能超过三维图像人脸识别。
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技术原理
人脸识别内容：
◆人脸检测
在动态的场景和复杂的背景中图像中判断是否存在人
脸，并准确标定出人脸的位置和大小然后分离出来。
◆人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标
环点：一条纹路分成两 条后，立即合并成一条 。
短纹：一端较短但不足 以成为一点的纹路。
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指纹识别系统的四个重要过程
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指纹识别过程
1 指纹图像的采集 2 指纹图像的预处理 3 指纹特征的提取 4 指纹图像的匹配
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指纹图像采集
• 光学采集器 -使用光的全反射 -光学棱镜 -电荷耦合器件集成电路