图像识别方法及系统与相关技术
认识图像识别
任务分析
3. 人脸识别的核心技术
人脸特征提取：
输入是“一张人脸图像”和“人脸坐标框”，输出 是五官关键点的坐标序列。
关键点是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注， 主要用来对人脸的关键位置进行定位，数据标注的 坐标有脸廓、左眼、左眉、嘴巴、鼻子、右眼、右 眉毛等。
任务分析
3. 人脸识别的核心技术
人脸比对：
特点说明
过滤敏感人物（间谍、恐怖分子等） 公安系统用于确定犯罪嫌疑人身份 监控敏感人物（间谍、恐怖分子等） 在PDA等移动终端上进行现场对比 防止非法人员进入会场带来危险因素 如银行大厅，预警可能的不安全因素 能够识别家庭成员的智能机器人 自动识别用户身份，提供个性化界面 自动识别用户身份，提供个性化界面 提供真实感的人物画像，增加交互性 海关、港口、机要部门等查验持证人的身份 是否合法 防止替考问题 避免钥匙和密码被窃取造成失窃 避免单纯的密码被窃取造成信息被窃 方便、快捷，杜绝代考勤问题 避免单纯的密码被窃取造成财产损失 安全可靠的身份验证手段 安全可靠的授权 防止非法人员冒名带来危险因素 方便快捷的允许合法用户打开屏保
21世纪的前十年
学者们相继探索出了基于遗传算法 、支持向量机( SVM)、boosting 、流形学习以及核方法等进行人脸 识别
2013年
大训练数据集对于有效提升非受限 环境下的人脸识别很重要
2014年至今
研究者们不断改进网络结构，同时 扩大训练样本规模，将LFW上的识 别精度推到99.5%以上。人脸识别 发展过程的一个基本的趋势是：训 练数据规模越来越大，识别精度越 来越高
该模式难度高，因为其必须依靠海量的人脸数据库才能运行，并且由于识别 基数大，图像采集设备受环境影响等因素，使该模式可能产生较高的错误率 从而影响识别结果。
人脸识别技术的实现步骤及问题解决
人脸识别技术的实现步骤及问题解决人脸识别技术作为一种基于数字图像处理和模式识别的生物特征识别技术，已经在各行各业得到广泛应用。
从安全防控到智能终端，人脸识别技术正在改变人们的生活方式。
本文将分析人脸识别技术的实现步骤和问题解决方法。
人脸识别技术的实现步骤可以概括为以下几个方面：1. 数据采集与预处理：采集人脸图像是人脸识别的首要步骤。
通常，采集设备可以是摄像头或红外照相机。
采集到的图像需要经过预处理操作，如灰度化、直方图均衡化、噪声消除等，以提高后续的特征提取和匹配的准确度。
2. 特征提取与表达：特征提取是人脸识别技术的核心环节。
通过提取人脸图像的特征信息，把人脸图像转化成计算机能够理解的数字特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以有效地从人脸图像中提取出具有代表性的特征，以实现对人脸的识别。
3. 特征匹配与分类：特征匹配是判定两个特征向量是否相似的过程。
常用的特征匹配方法有欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等。
在得到特征向量之后，将其与数据库中的已知特征向量进行比对，找到最相似的特征向量。
基于已知类别的特征向量，可以使用分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等方法，对识别结果进行分类。
4. 识别与应用：在特征匹配和分类之后，需要根据识别结果进行进一步的应用。
这可以是简单的认证和授权，也可以是复杂的人脸检测、表情识别、年龄和性别识别等高级应用。
在实现人脸识别技术的过程中，可能会遇到一些问题，需要采取相应的解决方法：1. 光照变化问题：光线的变化会导致人脸图像的亮度、对比度等发生变化，从而影响特征提取和匹配的准确性。
为了解决这个问题，可以采用环境光源补偿、多角度和多光源信息融合等方法。
2. 视角变化问题：人脸图像的视角变化会导致人脸的形状和纹理特征发生改变，从而影响识别的准确性。
为了解决这个问题，可以采用三维人脸重建、姿态校正、多视角合并等方法。
人脸识别系统的原理与发展
人脸识别系统的原理与发展一、引言人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。
它广泛采用区域特征分析算法，融合了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，具有广阔的发展前景。
2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大；二、概述人脸识别系统概述广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
人脸识别系统功能模块人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。
人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。
核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。
搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。
在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
基于图像识别技术的农作物病虫害自动检测与预警系统研究
基于图像识别技术的农作物病虫害自动检测与预警系统研究摘要：农作物病虫害是严重威胁农业生产和粮食安全的问题之一，对农民的经济收益和粮食供应造成了重大影响。
传统的病虫害监测方法主要依赖于人工巡视和经验判断，存在着工作量大、时间周期长以及准确性不高等问题。
随着图像识别技术的飞速发展，基于图像识别技术的农作物病虫害自动检测与预警系统成为解决这一难题的有效途径。
本研究的成果将为农业领域的病虫害防治工作提供技术支持，推动农业智能化发展，为粮食安全和农村经济发展做出积极贡献。
关键词：图像识别技术；农作物病虫害自动检测；预警系统；引言农作物病虫害是影响农业生产的重要因素之一，对于及时准确地检测和预警病虫害，采取相应的防治措施具有重要的意义。
然而，传统的病虫害检测方法通常需要专业人员进行人工观察和诊断，工作量大且效率低下。
随着图像识别技术的发展，利用计算机视觉和机器学习技术进行农作物病虫害的自动检测和预警成为可能，极大地提高了效率和准确性。
1农作物病虫害检测技术的研究现状1.1传统的人工观察和诊断方法传统的病虫害检测方法通常依赖于农业专业人员的经验和眼力，通过观察植株的外观特征、病斑和虫害损伤等来判断是否存在病虫害。
这种方法存在以下几个问题：主观性强：不同的专业人员对于病虫害的观察和诊断存在主观差异，结果不一致；工作量大：需要大量的专业人员进行实地观察和诊断，工作量大，效率低；诊断准确性低：专业人员的经验和眼力有限，容易出现误判和漏判的情况因此，需要采用基于图像识别技术的自动检测方法，以提高检测的准确性和效率。
1.2基于图像识别技术的自动检测方法基于图像识别技术的自动检测方法通过采集农作物叶片的图像，利用计算机视觉和机器学习算法对图像进行处理和分析，实现对病虫害的自动检测。
这种方法具有以下优点：高效性：通过自动化的图像处理和分析，大大提高了检测的效率；准确性高：利用机器学习算法进行分类和识别，减少了人为主观因素的影响，提高了检测的准确性；可视化展示：通过图像识别技术，可以将检测结果以图像的形式直观地展示出来，方便农民和农业管理者进行观察和判断。
浅谈神经网络的图像识别技术及方法
图像识别技术是近二十年发展 起来 的一 门新 型技术 科学 ， 它以研究某些对象 或者过程 （ 统称 图像 ）的分类 与 描述 为主要 内容 ， 图像识 别所提 出的问题 ， 是研究 用计算 机代替人们 自动地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 ， 从而部分 地替代人 的脑力 劳动 。
维普资讯
第２ ７卷第 ６期
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ． １２ ６
济 宁师范专科 学校 学报
Ｊ ｕ ａ ｆ ｉｉｇＴ ａｈ ｒ ｏｌｇ ｏ ｒ ｌ ｎｎ ｅ ｃ ｅｓＣ ｌ ｅ ｎ ｏＪ ｅ
２０ ０ ６年 ｌ ２月
Ｄｅ ２ ０ ｅ． ０ ６
模式识别狭义地理解为图像识别 。 ２２ 图像识别 、 ． 图像处理与图像 理解 的关系 图像处理 ： 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 。处理的 目的 ， 主要在于解决二
自学 习能力等优点 ， 已经在信息处理 、 模式识别 、 智能控制
及 系统建模等领域得 到越 来越广 泛的应用 。尤其是 基于
足轻重 的关键技术 。 ２ 图像识别技术
２ １ 简 介 ．
图像理解 ： 它是在 图像 处理及 图像识 别 的基 础上 ， 再 根据分类作结构句法分析 ， 去描述图像和解释图像 。因而 图像理解包括图像处理 、 图像识别和结构分析。对理解部 分来说 ， 输入是 图像 ， 输出则是 图像 的描述 与解释
２ ３ 人工神经 网络 ． 人工 神 经 网 络 （ ｒｆ ｉ ｅｒ ｅ ｏｋ ）（ 称 Ａ ｔ ｃａ Ｎ ｕａ Ｎ ｔ ｒｓ 简 ｉ ｌ ｉ ｌ ｗ Ａ Ｎ 并不是一个十分 严格 的概念 ， Ｎ ） 现在 ， 人们倾向于把那 些具有大量 （ 或多个 ） 简单 计算 单元 、 单元 之间 具有 广泛 的连接 、 且连接 的强度 （ 时还包 括单 元 的计 算特 性 ） 有 可 根据输入输 出数据调节 的算法或结构 模型称 为一种 人工
大数据分析师如何进行人脸识别和像处理
大数据分析师如何进行人脸识别和像处理大数据分析师如何进行人脸识别和图像处理在当今信息时代，大数据分析扮演着至关重要的角色。
人脸识别和图像处理作为大数据分析的两大重要组成部分，对于提高安全性、改善用户体验和优化业务流程至关重要。
本文将探讨大数据分析师如何进行人脸识别和图像处理的相关技术和方法。
一、人脸识别技术概述人脸识别指的是通过采集和分析人脸图像的生物特征进行身份辨识的技术。
大数据分析师在进行人脸识别时，通常需要掌握以下几个关键步骤：1. 数据采集：大数据分析师需要从各种渠道获取人脸图像数据，例如监控视频、社交媒体照片等。
数据的质量和数量对于人脸识别的准确性至关重要。
2. 图像预处理：在进行人脸识别之前，需要对人脸图像进行预处理。
这包括人脸检测、角度矫正、亮度调整等。
预处理可以提高后续特征提取和匹配的准确性。
3. 特征提取：大数据分析师需要使用特定的算法从人脸图像中提取出关键的特征信息。
这些特征可以是人脸的轮廓、眼睛位置、嘴巴形状等等。
4. 特征匹配：在特征提取之后，大数据分析师需要将提取到的特征与已知的人脸特征进行匹配，以确定身份信息。
这通常采用机器学习和模式识别算法。
二、图像处理技术概述图像处理是指通过对图像进行数字化处理，改变图像的外观或提取有用的信息。
大数据分析师在进行图像处理时，可以采用以下方法：1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、锐化等参数，改善图像的清晰度和可视化效果。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行降噪处理，去除图像中的噪声，提高图像质量。
3. 图像分割：将图像分成若干个具有相似特征的区域，以便进行更精确的分析和处理。
4. 特征提取：通过使用特定的算法和技术，从图像中提取出与分析目的相关的特征信息，例如边缘检测、纹理提取等。
5. 图像识别：基于机器学习和深度学习技术，对图像进行分类、识别和目标检测。
这可以应用于许多领域，如医学图像识别、自动驾驶等。
三、大数据分析师在人脸识别和图像处理中的挑战尽管人脸识别和图像处理技术在各个领域有广泛的应用，但在实际应用过程中，大数据分析师面临着一些挑战：1. 大规模数据处理：处理大量的人脸图像和图像数据需要大数据分析师具备高效的数据处理能力。
基于图像识别技术的城市轨道交通车站智能视频监控系统的设计与应用
基于图像识别技术的城市轨道交通车站智能视频监控系统的设计与应用基于图像识别技术的城市轨道交通车站智能视频监控系统的设计与应用摘要：随着人们生活水平的提高和城市交通的不断发展，轨道交通逐渐成为城市的重要交通工具。
然而，随之而来的安全问题也不容忽视。
为了提高城市轨道交通车站的安全性，本文设计了一种基于图像识别技术的智能视频监控系统。
该系统利用计算机视觉技术和机器学习算法，能够识别异常行为和事件，并及时采取相应的措施，实现对车站的全天候监控和管理。
通过实验验证，该智能视频监控系统能够明显提高车站的安全性和管理效率。
关键词：城市轨道交通；智能视频监控系统；图像识别技术；异常行为识别；安全性1. 研究背景和意义城市轨道交通是现代城市交通的重要组成部分，其运行安全和旅客的出行体验直接关系到城市交通的可持续发展。
然而，由于车站人流量大、时间长，且具有较强的复杂性和不可预测性，轨道交通车站的安全问题日益突出。
目前，传统的人工监控方式已经无法满足车站安全管理的需求，因此开发一种智能视频监控系统来提高车站的安全性显得尤为重要。
2. 设计方案与技术原理本文设计的智能视频监控系统采用基于图像识别技术的方法来实现车站的智能化管理。
系统主要由以下模块组成：视频采集模块、图像处理模块、行为识别模块、事件触发模块和数据存储模块。
2.1 视频采集模块该模块使用高清摄像头对车站进行实时视频采集，并将采集到的视频流传输给图像处理模块。
2.2 图像处理模块图像处理模块对实时视频进行预处理、分帧、去噪和亮度调整等操作，为后续的图像识别提供优质的数据。
2.3 行为识别模块行为识别模块利用计算机视觉技术和机器学习算法对分析后的视频图像进行特征提取和分类，并将识别出的异常行为与预设的行为规则进行对比，判断是否存在安全隐患。
2.4 事件触发模块当行为识别模块检测到异常行为时，事件触发模块将根据实际情况采取相应的措施，比如报警、联动控制、发送警示信息等。
深度学习在图像识别中的研究及应用
深度学习在图像识别中的研究及应用摘要：随着科技的快速发展，应运而生的互联网技术给现代人们的生活和工作都带来了很大的便利，由于现代的人们都想以最快的速度获得自己想要的信息，所以图片就逐渐代替文字成为信息的主要载体，因此如果我们无法精确的获取图片所包含的内容，那就在很大程度上降低了信息获取的速度，所以如何解决此类问题的出现就显得尤为重要。
图像识别技术的普及和应用是现在科技发展的大势所趋，因此研究深度学习在图像识别中的应用变得十分重要。
关键词：图像识别技术；深度学习；互联网时代；研究与应用1、传统图像识别系统的概念图像识别技术总本质上来讲就是运用计算机技术，对各种不同的图像进行提前处理、提取要素等工作，以此来对图像的内容和表达含义进行更深层次的理解和研究，从而对图像达到精准识别和分类的最终目的。
，达到图像识别的目的。
图像识别通常来说被划分成以下两个阶段，第一个是训练阶段，第二个是检测阶段，这两个阶段包含了预处理、提取特点、分类与识别出图像结果。
其中比较具有代表性的传统图像识别方式有模板匹配与反向传播、小波变换与支持向量机等。
2、互联网时代深度学习的发展现状及优势2.1深度学习的发展现状对于深度学习发展现状的分析，我们可以把这个过程大体上大分成以下两个阶段，第一个阶段是浅层学习，第二个阶段是深度学习。
因为浅层学习阶段，无法完成比较复杂的结构，不发解决抽象并且无法表述的难题。
也正因如此，促进了相关领域的专业人员对深度学习算法的研究和分析。
深度学习在发展过程中给社会上的很多领域都带来了正面的影响。
比如卷积神经网络的应用，就在很大程度上促进了图像识别技术的快速发展。
除此之外，引入深度学习也能对语音识别技术的正确率在最大幅度上提升，深度学习技术在交通方面的贡献也大大超过传统方法。
2.2深度学习的优势深度学习从本质上来讲，就是一种对人工智能神经网络的相关研究，这种先进的技术十分普遍的运用在图像识别系统中，这是一种拥有很多层次感知器的复杂结构，这也是深度学习的最大优势所在。
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本技术公开了一种图像识别方法及系统，包括获取目标图像；对输入的目标图像进行预处理；在预设的卷积神经网络结构中加入特征提取层增强卷积神经网络对于图像特征的提取能力，并将特征放大，将放大后的特征进行融合，获取特征融合后的特征表达；采用分类器对融合后的特征进行图像分类；对分类后的图像特征进行卷积操作学习辨认，得到卷积神经网络的输出。通过添加特征提取层，将图像特征放大并融合，有利于某些特征不明显的图像的提取，从而能够有效的提升图像识别率。
技术要求1.一种图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，获取目标图像，所述目标图像为待识别的图像；步骤2，对输入的目标图像进行预处理；步骤3，在预设的卷积神经网络结构中加入特征提取层增强卷积神经网络对于图像特征的提取能力，并将特征放大；步骤4，将放大后的特征进行融合，获取特征融合后的特征表达；步骤5，采用分类器对融合后的特征进行图像分类；步骤6，对分类后的图像特征进行卷积操作学习辨认，得到卷积神经网络的输出。2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述对目标图像进行预处理包括将
目标图像转化为灰度图像，采取图像调整和直方图均衡化操作来增强图像对比度。
3.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述步骤3的特征放大采用将特征点
在RGB空间变换到HLS色彩空间，变换公式如下：
Vmax＝max(R，G，B)Vmin＝min(R，G，B) L = V m a x + Vmin 2
S = V max - V min V max + V min L < 0.5 V max - V min 2 - ( V max + V min ) L ≥ 0.5 H = 60 ( G - B ) / S V max = R 120 + 60 (B - R ) / S V max =G 240 +60 ( B - R ) / S Vmax = B .
4.根据权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，所述分类器采用支持向量机。
5.一种基于权利要求1所述的图像识别方法的图像识别系统，其特征在于，包括图像获取
模块、特征提取模块和结果输出模块，其中：
所述图像获取模块，用于获取目标图像，所述目标图像为待识别的图像，并对输入的目标图像进行预处理；
所述特征提取模块，用于通过在预设的卷积神经网络结构中加入特征提取层增强卷积神经网络对于图像特征的提取能力，将特征放大，并将放大后的特征进行融合，获取特征融合后的特征表达，采用分类器对融合后的特征进行图像分类；
所述结果输出模块，用于将对分类后的图像特征进行卷积操作学习辨认，得到卷积神经网络的输出。
6.根据权利要求5所述的图像识别系统，其特征在于，所述图像获取模块可以为手机或平
板电脑。
技术说明书一种图像识别方法及系统技术领域本技术属于图像识别技术领域，具体涉及一种图像识别方法及系统。背景技术图像识别就是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。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们可以通过图片搜索更快的获取信息。
常规的图像识别技术主要是利用图像分类模型识别出图像中的物体，进而按照该物体的类别对该图片进行描述，具体的说就是从图像中提取出特征点，然后利用该特征来对图像进行识别。目前，被用于图像识别的主要方法有小波分析，支持向量机(SVM)，遗传算法，神经网络算法等。
卷积神经网络(Constitutional Neural Networks,CNN)是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。卷积神经网络使用了针对图像识别的特殊结构，可以快速训练。但传统的卷积神经网络是把图像逐层映射，映射到最后一层提取特征结果，导致识别图像的效率和正确率不够。
技术内容1、本技术的目的。
本技术提供了一种图像识别方法及系统，通过在卷积神经网络中加入特征提取层，将图像特征放大并融合，增强其特征提取能力，有利于某些特征不明显的图像的提取，从而能够有效的提升图像识别率。
2、本技术所采用的技术方案。
一种图像识别方法，包括如下步骤：步骤1，获取目标图像，所述目标图像为待识别的图像；步骤2，对输入的目标图像进行预处理；步骤3，在预设的卷积神经网络结构中加入特征提取层增强卷积神经网络对于图像特征的提取能力，并将特征放大；
步骤4，将放大后的特征进行融合，获取特征融合后的特征表达；步骤5，采用分类器对融合后的特征进行图像分类；步骤6，对分类后的图像特征进行卷积操作学习辨认，得到卷积神经网络的输出。进一步地，所述对目标图像进行预处理包括将目标图像转化为灰度图像，采取图像调整和直方图均衡化操作来增强图像对比度。
进一步地，所述分类器采用支持向量机；基于以上图像识别方法的图像识别系统，包括图像获取模块、特征提取模块和结果输出模块。
所述图像获取模块，用于获取目标图像，所述目标图像为待识别的图像，并对输入的目标图像进行预处理。
所述特征提取模块，用于通过在预设的卷积神经网络结构中加入特征提取层增强卷积神经网络对于图像特征的提取能力，将特征放大，并将放大后的特征进行融合，获取特征融合后的特征表达，采用分类器对融合后的特征进行图像分类。
所述结果输出模块，用于将对分类后的图像特征进行卷积操作学习辨认，得到卷积神经网络的输出。
进一步地，所述图像获取模块可以为手机或平板电脑。3、本技术的有益效果。
本技术与现有技术相比，其显著优点：1)通过增加特征提取层，能够对于卷积神经网络的特征提取过程进行指导，增强了特征提
取能力，提高识别效率；