图像识别系统介绍

图像识别及访客管理系统系统

介绍

1 图像识别系统组成

图像识别系统由数据库服务器、管理中心和图像识别终端三部分组成。数据库服务器，放置于中心机房，主要提供数据服务和图片显示服务；管理中心，放置于访客登记室和保卫处，用于访客登记、临时卡管理、员工管理、区域管理、操作员管理和历史查询等功能；图像识别终端，放置于各大楼门口，用于保安或武警对来往人员进行图像比对。

2 图像识别系统连接图

图像识别终端图像识别终端

3 图像识别系统主要功能

来访登记：对使用二代身份证的外来人员，扫描仪读取身份证信息，包括姓名、身份证号码等，对外来人进行拍照，并与读取的信息一起存档。

被访人管理：把门禁系统的人员作为被访人员进行管理，可在数据库中选择被访人并带记忆功能，可查看或选择历史被访人。

来访卡发放：结合被访人所处的位置给来访卡授予相应权限，发放临时来访卡交外来人员，并实时在所限区域内生效，临时来访卡要设置合理的有效时间，超出时间自动失效。

来访卡回收：外来人员访问结束后，回收临时来访卡并设置访客离签。

访客延期：来访人由于某种原因需要延长访问时间，可在系统中登记延期。支持无卡延期。

来访卡丢失：来访卡丢失可在系统中挂失，挂失的卡无权限进出相应区域。

临时卡管理：针对短期的外来协助人员，如一个星期、一个月等，管理部门可以给这部分人员发放临时卡，在临时卡到期前，持卡人可以正常进出被授权区域，避免了重复的登记工作。

人员出入监控：对通道出入人员进行实时监控，核对信息，对比照片，防止不法人员进出。

数据查询和统计：授权管理人员随时查询来访人员信息和详细的出入记录。

打印归档：历史记录可以直接打印或者导出电子表格，方便用户归档保存。

操作员管理：对访客管理操作人员进行授权和密码管理。

区域管理：管理员非常方便地对系统中的区域进行管理，包括区域新增、修改、删除等。

4 主要硬件设备介绍

4.1 图像识别终端

图像识别终端外层为全金属外壳，内部采用一款无风扇低功耗高效能工业级计算机作为运行平台，整机体积小，功能齐全，环境适应性强，可以满足污染大，灰尘多，电磁干扰严重等

恶劣环境的使用；显示器同样采用高性价比的工业级平板触摸屏，具有屏幕亮度、对比度调节和菜单功能。其技术参数如下：

系统配置：处理器板载Intel @ ATOM? D510 1.66G /D410 1.66G 处理器

芯片组Intel @ ATOM? D510/D410 + ICH8M

内存 1 个DDR2 内存插槽，标配2GB 内存，最大支持2GB 内存

显示：

VGA 1 个（最大分辨率2048×1536）

LVDS 1 个单通道LVDS（通过DVI-I 连接器转出）（最大分辨率1366 x 768）

I/O接口：网口2个10/100/1000Mbps RJ45网口

串口

6 个串口（COM1 ～ COM4 通过DB44 接口实现，COM5 ～ COM6 通过DB9 接

口实现）；其中COM1、COM2 为RS-232/RS-422/RS-485（支持自动流向），COM3 ～

COM6 为RS-232

USB 6个USB2.0接口

PS/2 /

GPIO 1 个8 路数字I/O 接口（通过D-SUB 9 母连接器）

音频1组AUDIO接口，支持MIC-in、Line-in、Line -out

存储器：

硬盘标配1 个2.5 英寸SATA 硬盘

CF 1个CF卡接口

扩展总线

2 个PCI ；支持高106.68mm；长174.63mm；兼容PCI 总线规范2.

3 标准

2 个Mini-PCIe

工作温度：-10℃～50℃；(CF卡、电子盘) -5℃～40℃(机械硬盘)

5%～ 90% 40℃（非凝结状态）

存储环境：-40℃～60℃； 5%～90% 40℃（非凝结状态）

电源：DC24V（9-30V）输入，随配AC 100-240V 电源适配器

4.2 证件扫描仪

证件扫描仪识别证件种类全，扫描速度快高效、快速对多种身份证件进行扫描、识别录入；硬件专利技术完全去除身份证的底纹及表面防伪信息；USB接口，无需专项供电，小巧便携，经久耐用；

影像传感器：CMOS接触式影像传感器；

最大扫描范围：宽度5inch，长度3inch；

扫描身份证时间：≤4秒（300dpi，irda模式）；

物理规格：外形尺寸219.5*155*42mm，重量575克；

接口与电源：USB接口，无需外接电源（5V）；

功率消耗：待机状态0.2瓦特，扫描状态2.0瓦特；

可靠性：寿命不低于110k次扫描，平均无故障时间8000小时。

图像识别技术的研究现状论文

图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指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。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，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。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。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向图像识别与图像处理的关系：在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计

基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计本系统采用J2EE技术并以OpenCV开源计算机视觉库技术为基础，实现一套具有身份验证功能的面部图像识别信息管理系统。系统使用MySQL数据库提供数据支撑，依托于J2EE的稳定性和Java平台的可移植性使得本系统可以在各个操作系统平台中运行，同时提供在互联网中使用面部识别技术的一套较为完备的解决方案。标签：OpenCV；人脸识别；生物学特征引言随着信息技术的飞速发展以及互联网的深入普及，越来越多的行业和领域使用信息技术产品以提高工作效率和管理水平。但是由于人们隐私信息的保护意识薄弱，出现了许多信息安全的问题。在人们对于信息安全越来越重视的情况下，许多技术被应用到信息安全领域中来。较为先进的技术有虹膜识别技术、遗传基因识别技术以及指纹识别技术等。而论文采用的是当前热点的面部图像识别技术。 1 系统实现算法及功能分析 1.1 面部图像的生物学特征模型的建立本系统是利用面部图形的生物学特征来识别不同的人。由于每个人的面部图像都有各自的特征但又具有一定的通性，需要应用生物学中相关知识加以解决。可以利用已有的生物学测量手段以及现有的算法构建人的面部图像生物学特征模型（简称：面部模型），并应用于系统中，面部模型的建立为面部图像识别的功能提供实现依据。 1.2 知识特征库及面部识别引擎的建立在前述面部模型建立完成后，需要建立相应的知识库以及面部识别引擎方可进行身份的识别。可经过大量数据的采集和分析后建立知识库，并根据知识库的特点建立相应的识别引擎。此识别引擎对外开放，在本系统中提供其它外来程序的调用接口，其它系统能够通过本接口实现识别引擎的调用实现对于面部图形的识别，从而达到识别引擎的可复用性。在技术条件允许的情况下，提供知识库的智能训练以及半自动构建支持。 1.3 面部图像的采集与预处理本系统中采用了预留API接口，利用USB图形捕获设备采集数据图像。经过USB设备的捕获，使用JMF（Java Media Framework）来处理已捕获的图像数据，对捕获的图像进行面部图行检测和实时定位跟踪。

人脸识别系统功能简介

XXX人脸识别系统一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。二、功能特性先进性：采取XXX独特的混合人脸识别算法，识别精度更高，识别速度更快。多样化：支持数据来源的多样化，动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式；支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索；高效低成本化：合理配置和选取合适的产品软硬件型号，使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。快速化：普通照片中提取人脸特征值，极大地降低了数据存储空间，加快了比对查询速度，单台计算机对比速度为每秒5 300万张（因选用的面纹模板而异）；

方便性：完善的照片比对功能，比对方式多，比对准确率高，比对速度快，支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别（化装问题），系统操作清晰，公安侦查人员和授权用户都能方便的使用系统。实用性：适合于各国人种，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响。简易性：支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照片库的授权链接访问；三、系统逻辑结构图四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。 1、企业、住宅安全和管理。 2、电子护照及身份证。人脸相关业务人脸识别系统人脸比对人脸建库 JMCT 人脸图像散据移动警务身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气

自动分拣系统

自动分拣系统自动分拣系统一般由自动控制和计算机管理系统，自动识别装置，分类机构，主输送装置，前处理设备及分拣道口组成。 1）自动控制和计算机管理系统是整个自动分拣的控制和指挥中心，分拣系统的各部个的一切动作均由控制系统决定。其作用是识别，接收和处理分拣信号，根据分拣信号指示分类机构按一定的规则（如品种，地点等）对产品进行自动分类，从而决定产品的流向。分拣信号的来源可通过条形码扫描，色码扫描，键盘输入，质量检测，语音识别，高度检测及形状识别等方式获取，经信息处理后，转换成相应的拣货单，入库单或电子拣货信号，自动分拣作业。 2）自动识别装置是物料能够实现自动分拣的基础系统。在物流配送中心，广泛采用的自动识别系统是条形码系统和无线射频系统。条码自动识别系统的光电扫描安装在分拣机的不同位置，当物料在扫描器可见范围时，自动读取物料上的条码信息，经过对码软件即可翻译成条码所表示的物料信息，同时感知物料在分拣机上位置信息，这些信息自动传输到后台计算机管理系统。 3）分类机构是指将自动识别后的物料引入到分拣机主输送线，然后通过分类机构把物料分流到指定的位置。分类机构是分拣系统的核心设备。 4）主输送装置的作用是将物料输送到相应的分拣道口，以便进行后续作业，主要由各类输送机械成，又称主输送线。 5）前处理设备是分拣系统向主输送装置输送分拣物料的进给台及其他辅助性的运输机和作业台等。进给台的功能有两个，一个是操作人员利用输入装置将各个分拣物料的目的地址送入分拣系统，作为物料的分拣作业指令；二是控制分拣物料进入主输送装置的时间和速度，保证分类机构能准确进行分拣。 6）分拣道口也称分流输送线，是将物料脱离主输送线使之进入相应集货区的通道。一般由钢带、传送带、滚筒等组成滑道，使物料从输送装置滑入缓冲工作台，然后进行入库上架作业或配货工作。

图像识别技术发展状况及前景

医学图像配准技术罗述谦综述首都医科大学生物医学工程系(100054) 吕维雪审浙江大学生物医学工程研究所(310027) 摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评估方法。关键词医学图像配准多模 1 医学图像配准的概念在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。 2 医学图像基本变换对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。并且这两点应对应同一解剖位置。映射关系P表现为一组连续的空间变换。常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。 (1)刚体变换: 所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。例如,可将人脑看作是一个刚体。处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b(1) x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。

人脸识别系统说明书-企业型(E5)

企业型人脸识别考勤系统说明书

1. 产品说明 1.1产品概述企业型E5考勤机系列，专门针对企业级用户的考勤应用而设计，将最新FaceImage+V4.0人脸识别算法配合强大的DSP处理器，实现脱机使用，系统长期工作稳定。同时，通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与高性能DSP 处理器的完美结合，分析人脸特征作为身份识别的依据，提供准确的人员通行权限/考勤记录。新企业型E5考勤机系列，使用3.5寸全触摸大屏幕，更佳感官体验，不带机械键盘，结构精致，配合人性化的GUI 界面、语音提示操作及WEB管理软件，操作简便，符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术，光线适应能力强，24小时全天候工作，是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别考勤机。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能，配备飞瑞斯新考勤软件，支持多种识别模式，广泛适用于企业、事业单位等需要考勤管理的场所。 1.2产品型号支持选配： ?ID/IC韦根读卡模块集成（内置读卡模块） ?网络用户数据同步（联网版） ?远程视频监控（视频监控平台） 1.3功能特色 ?最新人脸识别算法 ?采取独特的FaceImage+V4.0最新人脸识别算法，结合“多光源人脸识别”先进技术和高性能DSP处理器，识别精度更高，识别速度更快 ?真正适应室外环境 ?全球首款真正意义上能在室外工作的人脸识别产品，具备优秀的光线适应能力；同时，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响 ?24小时不间断工作 ?采用完全对人体无伤害的不可见辅助光源技术，白天黑夜都能良好识别，24小时不间断工作 ?稳定性高，低耗节能 ?采用高性能、低功耗DSP处理器，完全脱机操作，系统经过长期运行检测，工作稳定。同时，设备支持自动休眠模式，环保节能 ?操作简单，界面人性化 ?TFT液晶显示/触摸屏，人性化的GUI界面和WEB端管理软件，支持本地操作及提供实时显示功能，并有声音提示 ?人脸识别模式，不可替代性基于人脸唯一性特征，无法被替代及复制 ?多种识别模式可选可根据用户需求灵活设置：单人脸识别；单刷卡识别，ID/IC卡+人脸识别等多种识别模式?智能自学习功能 ?自动校对时间，自动捕获人脸，具备模板自学习功能，随着发型、肤色、年龄等变化动态更新人脸数据库，保证数据库的模板始终为用户最近信息资料，从而始终正确识别人脸 ?海量存储，U盘备份 ?SD卡本地数据存储，存储容量可根据要求扩充，支持USB存储设备数据导入/导出数据 1.4硬件组成配件

图像识别技术设计已完成

摘要数字图像处理（Digital Image Processing）的任务是实现图像增强、复原、编码、压缩等，其主要为改善图像的质量，以人为对象，且以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本设计的数字图像处理与识别技术系统以数字图像处理理论为基础，基于Matlab工具工作环境设计，能很好、快速的应用于识别本专业以后将要经常使用的电子元器件。主要作用为识别相同元器件的个数，相对于传统的机械识别具有安全性高，非接触性，高速度等特点。此种数字图像处理算法可以广泛应用于各个行业的相同或相近的物品识别，从而大大提高生产效率。关键字:数字图像;图像处理; 图像识别; Matlab; 元器件. Abstract Digital Image Processing, the task is to realize the Image enhancement, recovery, coding, compression, its main for improving the quality of images, adhere to the object, and to improve the person for the purpose of visual effect. At present, image processing system is widely medicine, military and scientific research, business, etc. The design of the digital image processing and recognition technology in the digital image processing system based on the theory of the working environment, based on Matlab tool design, can be very good, rapid applied to identify the major often used electronic components. Main function for the same number of components, the identification of the traditional mechanical identification with a high level of security, non-contact, high speed, etc. The digital image processing algorithms can be widely used in various industries of the same or similar goods identification, which greatly improve the production efficiency. Keywords：Digital image, Image processing, Image recognition, Matlab, Components.

智能人脸识别系统技术设计方案

智能人脸识别系统技术方案

目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下：系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。

1.2.2开放性人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口，主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式，以只查询方式进行访问，通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询，系统预留标准数据库查询接口，以市，县二层结构进行数据库间的查询调用，采用本系统建立的数据中心，纵向上进行直接的调用，高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心，市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用，横向系统间不保留对方的数据库信息索引，而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口，包括所有系统级接口与平台应用接口。人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制，通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换，兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发，集成使用。服务接口说明

图像识别技术浅析

图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言图像识别，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。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。二、图像识别系统 1、概述自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。（1）图像输入将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。（2）预处理为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中

快递自动化分拣系统的开发 ()

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快递自动化分拣系统的开发摘要：随着多品种少批量社会需求模式的推进，商品的流通速度迅猛提高，流通方式却是越来越复杂。因此，在人工成本不断高涨的环境下，需要引入适当的机械化分拣系统，以减少作业错误的发生，提高商品流通作业率，最终实现JIT（JUST IN TIME)配送。本文将快速图像识别技术和快递自动化分拣装置相结合，研究基于自动化分拣系统的开发，介绍了一种应用DSP 技术、视频捕获技术，结合FPGA 逻辑控制、USB 通讯等多项技术，能够准确、快速识别物流系统商品大小、位置等信息的检测装置，可以有效解决自动分拣系统对复杂商品识别的难题。同时设计出相应的分拣装置，从而快速准确完成物流行业自动化分拣。关键词：机械化分拣，图像识别，分拣装置 1研究背景研究背景物流就是将物品从供应地往接收地传送的流动过程。根据现实需要，将储存、运输、搬运、装卸、流通加工、包装、信息处理、配送等基本功能的实施有机结合起来。它根据物品的种类、质量和数量，在最适当的时刻，以最低成本将其送到正确地点，并且准时完成物品信息的修改和传输及回收输送工具的全过程。随着消费与生产在空间和时间上的分离不断扩大，为了保障企业生产和社会经济活动顺利进行，并且能取得好的经济效益;物流作为“需”、“供”之间桥梁，已发展成为了一门综合性的学科。物流学理论基础是多学科综合，并融合了社会科学与自然科学，它既是经济科学又是技术科学;同时，它还与其它学科有密切的联系，如自动控制、计算机科学等。物流学研究对象一般是复杂的、多目标决策的动态系统，在系统分析时，既要考虑技术的科学性、先进性，又要考虑它的经济指标。研究意义目前，现代物流作为一种比较先进的管理理念和组织方式，被认为是提高劳动生产率，企业降低物耗以外的第三利润的源泉。由于超大规模集中配送的效率难题和成本优势，提高配送中心的运营效率这已成了大中型企业改善现代物流的重要举措。作为配送中心的主要作业环节和核心设备，分拣系统的技术与分拣作业的效率也越来越受到工程界和的理论界关注。我国现代物流发展比较晚，对自动分拣系统的研究也刚起步，分拣作业大部分都是采用的人工分拣，少数采用了机械分拣和人工分拣相结合的半自动分拣方式，而自动分拣所占比例非常低，其中一个非常重要原因是目前我国自动分拣系统技术还不够成熟，跟国外相比差距甚远。但自动分拣系统技术作为分拣领域中

基于单片机的人脸识别系统

摘要摘要随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。这其中，利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。人脸识别是一个涉及面广且又很有挑战性的研究课题，近年来关于人脸识别的研究取得了较大的进展。关键词：人脸识别，AT89C51单片机，液晶显示器

Abstract As the development of the society, there are increasing demands in automatic identity check. Since some biological characteristics are intrinsic and stable to people and are strongly different from one to the others, they can be used as features for identity check. Among all the characteristics of human, the characteristics of face are the most direct tools which are friendly and convenient and can easily be accepted by the customers. Face recognition is an extensive and challenging research problem. Recently, significant progresses have been made in the technology of the face recognition. Key word:AT89C51 MCU，human face recognition，LCD

自动分拣系统毕业设计教材

重庆工业职业技术学院毕业设计（论文）课题名称：自动生产线分拣系统设计专业班级：10 电气301 学生姓名：廖国强指导教师：王俊洲二O一三年月摘要 PLC控制是目前工业上最常用的自动化控制方法，由于其控制方便，能够承受

恶劣的环境，因此，在工业上优于单片机的控制。PLC将传统的继电器控制技术、计算机技术和通信技术融为一体,专门为工业控制而设计,具有功能强、通用灵活、可靠性高、环境适应性强、编程简单、使用方便以及体积小、重量轻、功耗低等一系列优点,因此在工业上的应用越来越广泛。本文主要讲述PLC在材料分拣系统中的应用，利用可编程控制器( PLC) ,设计成本低、效率高的材料自动分拣装置。以PLC 为主控制器,结合气动装置、传感技术、位置控制等技术,现场控制产品的自动分拣。系统具有自动化程度高、运行稳定、精度高、易控制的特点,可根据不同对象,稍加修改本系统即可实现要求。关键词:可编程控制器，分拣装置，控制系统，传感器 ABSTRACT PLC control is the most commonly used industrial automation control method, because of its convenient control to withstand an adverse environment, it is better than MCU control in the industrial. PLC traditional relay control technology, computer and communication technologies are integrated specifically for industrial control and design, have strong function, common flexible, high reliability and environmental adaptability, and programming simple, easy to use and small size, light weight, a series of low-power advantages in industrial applications become more extensive. This paper focuses on the PLC in the canned beverage production, The design of an automatic sorting device with low cost and high efficiency is presented in the paper, which regards programmable logic controller ( PLC) as the master controller and combines pneumatic device, sensing technology, position control and other technology to implement automatic selecting of the products live. The device is characteristic of high automation, steady running, high precision and easy control, which can fulfill the requirement according to different situations with little modifications. Key words：programmable logic controller，sorting device，control system，sensors

人脸检测和识别技术的文献综述

人脸识别技术综述摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得

出相似程度的相关信息。计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon，Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征；第二个阶段是人机交互识别阶段；第三个阶段是真正的机器自动识别阶段；第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前，国外多所

CMOS图像传感器的工作原理及研究

CMOS图像传感器的工作原理及研究摘要：介绍了CMOS图像传感器的工作原理，比较了CCD图像传感器与CMOS图像传感器的优缺点，指出了CMOS图像传感器的技术问题和解决途径，综述了CMOS图像传感器的现状和发展趋势。 1 引言自从上世纪60年代末期，美国贝尔实验室提出固态成像器件概念后，固体图像传感器便得到了迅速发展，成为传感技术中的一个重要分支，它是PC机多媒体不可缺少的外设，也是监控中的核心器件。互补金属氧化物半导体（CMOS）图像传感器与电荷耦合器件（CCD）图像传感器的研究几乎是同时起步，但由于受当时工艺水平的限制，CMOS图像传感器图像质量差、分辨率低、噪声降不下来和光照灵敏度不够，因而没有得到重视和发展。而CCD 器件因为有光照灵敏度高、噪音低、像素少等优点一直主宰着图像传感器市场。由于集成电路设计技术和工艺水平的提高，CMOS图像传感器过去存在的缺点，现在都可以找到办法克服，而且它固有的优点更是CCD器件所无法比拟的，因而它再次成为研究的热点。 70年代初CMOS传感器在NASA的Jet Pro pul sion Laboratory(JPL)制造成功，80年代末，英国爱丁堡大学成功试制出了世界第一块单片CMOS型图像传感器件，1995年像元数为（128×128）的高性能CMOS有源像素图像传感器由喷气推进实验室首先研制成功[1]，1997年英国爱丁堡VLSI Ver sion公司首次实现了CMOS图像传感器的商品化，就在这一年，实用CMOS技术的特征尺寸已达到0.35mm，东芝研制成功了光敏二极管型APS，其像元尺寸为5.6mm×5.6mm，具有彩色滤色膜和微透镜阵列，2000年日本东芝公司和美国斯坦福大学采用0.35mm技术开发的CMOS-APS已成为开发超微型CMOS摄像机的主流产品。 2 技术原理 CCD型和CMOS型固态图像传感器在光检测方面都利用了硅的光电效应原理，不同点在于像素光生电荷的读出方式。CMOS图像传感器芯片的结构 [2]如图1所示。典型的CMOS像素阵列[3]，是一个二维可编址传感器阵列。传感器的每一列与一个位线相连，行允许线允许所选择的行内每一个敏感单元输出信号送入它所对应的位线上（图2），位线末端是多路选择器，按照各列独立的列编址进行选择。根据像素的不同结构[4]，CMOS图像传感器可以分为无源像素被动式传感器（PPS）和有源像素主动式传感器（APS）。根据光生电荷的不同产生方式APS又分为光敏二极管型、光栅型和对数响应型，现在又提出了DPS(digital pixel sensor)概念。

自动分拣系统毕业设计说明

工业职业技术学院毕业设计（论文）课题名称：自动生产线分拣系统设计专业班级： 10 电气 301 学生姓名：廖国强指导教师：王俊洲二O一三年月摘要 PLC控制是目前工业上最常用的自动化控制方法，由于其控制方便，能够承受

恶劣的环境，因此，在工业上优于单片机的控制。PLC将传统的继电器控制技术、计算机技术和通信技术融为一体,专门为工业控制而设计,具有功能强、通用灵活、可靠性高、环境适应性强、编程简单、使用方便以及体积小、重量轻、功耗低等一系列优点,因此在工业上的应用越来越广泛。本文主要讲述PLC在材料分拣系统中的应用，利用可编程控制器( PLC) ,设计成本低、效率高的材料自动分拣装置。以PLC 为主控制器,结合气动装置、传感技术、位置控制等技术,现场控制产品的自动分拣。系统具有自动化程度高、运行稳定、精度高、易控制的特点,可根据不同对象,稍加修改本系统即可实现要求。关键词:可编程控制器，分拣装置，控制系统，传感器 ABSTRACT PLC control is the most commonly used industrial automation control method, because of its convenient control to withstand an adverse environment, it is better than MCU control in the industrial. PLC traditional relay control technology, computer and communication technologies are integrated specifically for industrial control and design, have strong function, common flexible, high reliability and environmental adaptability, and programming simple, easy to use and small size, light weight, a series of low-power advantages in industrial applications become more extensive. This paper focuses on the PLC in the canned beverage production, The design of an automatic sorting device with low cost and high efficiency is presented in the paper, which regards programmable logic controller ( PLC) as the master controller and combines pneumatic device, sensing technology, position control and other technology to implement automatic selecting of the products live. The device is characteristic of high automation, steady running, high precision and easy control, which can fulfill the requirement according to different situations with little modifications. Key words： programmable logic controller，sorting device，control system，sensors

图像识别技术综述,计算机智能前沿课程的论文

图像识别技术综述杨列 20821152 摘要本文对图像识别的基本方法，并展望了图像识别技术所面临的问题及发展方向。 1. 前言图像识别所研究的问题，是如何用计算机代替为人自动去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而从部分上代替人的脑力劳动。图像的含义也比较广泛，最早是指图片，后来把如声波的波形图也归为图像。具体来说，图像可以是各种图画，字符，声波信号，透视胶片，空间物体。综合来说，又可以分为直观视觉图像（图案，文字）和间接转换图像（声音，心率等）两类。由于图像识别涉及许多学科，图像本身含义也相当广泛性和丰富性，本文只从由光学采集器获得二维灰度图像的识别的几个重要方面做一些综述。t. 2. 图像识别方法 2.1图像识别的基本方法及特点图像识别的方法很多，可概括为三种：统计（或决策理论）法，结构（或句法）方法和神经网络法。[1] 对于一幅实际图像来说，目标和背景常常不是线性可分的，统计法是一种分类误差最小的方法。它以数学上的决策理论为基础，根据这种理论建立统计学识别模型。其基本模型是对研究的图像进行大量的统计分析，找出规律性认识，提出反映图像本质特点的特征进行识别。如Bayes模型和马尔科夫（MRF）模型。但是统计方法基本严格的数学模型，而忽略了图像中被识别对象的空间相互关系，即结构关系，所以当被识别物体的结构特征为主要特征时，用统计方法便会很难识别。句法识别是对统计识别方法的补充，统计方法用数值来描述图像的特征，句法方法则是用符号来描述图像特征的。它模仿了语言学中句法的层次结构，采用分层描述方法，把复杂图像分解为单层或多层的简单子图像，主要突出识别对象的结构信息。模式识别是从统计方法发展起来的，而句法方法更扩大了模式识别的能力，使其不仅限于对象物的分类，而且用于景物的分析与物体结构的识别。神经网络方法是指用神经网络的算法对图像进行识别的方法，神经网络系统是由大量简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特性，是人脑神经网络系统的简化，抽象和模拟。句法方法侧重于模拟人的逻辑思维，而神经网络侧重于模拟和实现人的认知过程中的感知觉过程，形象思维，分布式记忆和自学自组织的过程，与符号处理是一种互补的关系。但神经网络具有大规模并行，分布式存储和处理，自组织，自适应和自学习的能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息处理问题。 2.2 其它图像识别方法模糊集（Fuzzy Set）识别方法。在模式识别，自动控制等方面有广泛应用。在图像识别中，有些问题极其复杂，很难用一些确定的标准作出判断。人脑的识别精度不高，却能够用一些不够精确，也即模糊的概念准确地辨识复杂事物的特征，怎样用不太精确的方式来描述复杂的系统，怎样建立合理的数学模型来研究模糊现象，并能快速准确地进行识别，就是模糊识别法研究的目的。标记松弛法(Relaxation Labeling) [2]是另一种采用符号来描述图像特征的识别方法，在这种方法中，处理对象一般称为目标，而描述目标的符号则称为标记，标记松弛法先对目标给定一组不确切的标记，通过迭代运算[3]逐次更新标记，最后求得这组目标的较为确切的标记集，算法的整个过程与人对某一事物的猜测推理过程相类似。由于以迭代方式进行，所以易于实现，但所缺点是计算量太大[4]，只有采用并行处理的方法，标记松弛法才能充分发挥它的作用。此外，还有实用性很强的识别方法，就是模板匹配（Template Matching）法，模板匹配法是按