最新基于OpenCV与深度学习框架的物体图像识别

基于OpenCV与深度学习框架Caffe的物体图像识别

摘要：本文主要介绍深度神经网络中的卷积神经的相关理论与技术。研究采用OpenCV深度学习模块DNN与深度学习框架Caffe进行物体识别。采用OpenCV 中的DNN模块加载深度学习框架Caffe模型文件，对物体图像进行识别。实验结果表明，卷积神经网络在物体的识别方面具有较高的准确率。

一．概述

1.1 OpenCV简介

OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV 是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。其最新版本是3.2，于2016年12月23日发布。OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。在其最新版3.2版本中，已经添加了深度神经网络模块，并支持深度学习框架Caffe模型（Caffe framework models）。

1.2 深度学习框架Caffe简介

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清，曾在Google 工作，现任Facebook研究科学家。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换。Caffe的优势

是上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据。Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要 1.17ms。模块化：方便扩展到新的任务和设置上。可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。开放性：公开的代码和参考模型用于再现。

二．人工神经网络理论简介

2.1 概述

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。

神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。

图2.1 基本神经元模型

而深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

图2.2深度学习本基本架构示意图

从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算以及一个计算的值，计算的结果被应用到这个节点的子节点的值。考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。输入节点没有父节点，输出节点没有子节点。这种流向图的一个特别属

性是深度(depth)：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。

2.2 神经网络的特点

神经网络是由存储在网络内部的大量神经元通过节点连接权组成的一种信息响应网状拓扑结构，它采用了并行分布式的信号处理机制，因而具有较快的处理速度和较强的容错能力。神经网络模型用于模拟人脑神经元的活动过程，其中包括对信息的加工、处理、存储、和搜索等过程。人工神经网络具有如下基本特点：

(1)高度的并行性：人工神经网络有许多相同的简单处理单元并联组合而成，虽然每一个神经元的功能简单，但大量简单神经元并行处理能力和效果，却十分惊人。人工神经网络和人类的大脑类似，不但结构上是并行的，它的处理顺序也是并行和同时的。在同一层内的处理单元都是同时操作的，即神经网络的计算功能分布在多个处理单元上，而一般计算机通常有一个处理单元，其处理顺序是串行的。

人脑神经元之间传递脉冲信号的速度远低于冯·诺依曼计算机的工作速度，前者为毫秒量级，后者的时钟频率通常可达108Hz 或更高的速率。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而在许多问题上可以做出快速判断、决策和处理，其速度可以远高于串行结构的冯·诺依曼计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理的特征，可以大大提高工作速度。

(2)高度的非线性全局作用：人工神经网络每个神经元接受大量其他神经元的输入，并通过并行网络产生输出，影响其他神经元，网络之间的这种互相制约和互相影响，实现了从输入状态到输出状态空间的非线性映射，从全局的观点来看，网络整体性能不是网络局部性能的叠加，而表现出某种集体性的行为。

非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性人工神经网络。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。

(3)联想记忆功能和良好的容错性：人工神经网络通过自身的特有网络结构将处理的数据信息存储在神经元之间的权值中，具有联想记忆功能，从单一的某个权值并看不出其所记忆的信息内容，因而是分布式的存储形式，这就使得网络有很好的容错性，并可以进行特征提取、缺损模式复原、聚类分析等模式信息处理工作，又可以作模式联想、分类、识别工作。它可以从不完善的数据和图形中进行学习并做出决定。由于知识存在于整个系统中，而不只是一个存储单元中，预订比例的结点不参与运算，对整个系统的性能不会产生重大的影响。能够处理那些有噪声或不完全的数据，具有泛化功能和很强的容错能力。

一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

(4)良好的自适应、自学习功能：人工神经网络通过学习训练获得网络的权值与结构，呈现出很强的自学习能力和对环境的自适应能力。神经网络所具有的自学习过程模拟了人的形象思维方法，这是与传统符号逻辑完全不同的一种非逻辑非语言。自适应性根据所提供的数据，通过学习和训练，找出输入和输出之间的内在关系，从而求取问题的解，而不是依据对问题的经验知识和规则，因而具有自适应功能，这对于弱化权重确定人为因素是十分有益的。

(5)知识的分布存储：在神经网络中，知识不是存储在特定的存储单元中，而是分布在整个系统中，要存储多个知识就需要很多链接。在计算机中，只要给定一个地址就可得到一个或一组数据。在神经网络中要获得存储的知识则采用“联想”的办法，这类似人类和动物的联想记忆。人类善于根据联想正确识别图形，人工神经网络也是这样。神经网络采用分布式存储方式表示知识，通过网络对输入信息的响应将激活信号分布在网络神经元上，通过网络训练和学习使得特征被准确地记忆在网络的连接权值上，当同样的模式再次输入时网络就可以进行快速判断。

(6)非凸性：一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态

函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。

正是神经网络所具有的这种学习和适应能力、自组织、非线性和运算高度并行的能力，解决了传统人工智能对于直觉处理方面的缺陷，例如对非结构化信息、语音模式识别等的处理，使之成功应用于神经专家系统、组合优化、智能控制、预测、模式识别等领域。

2.3 卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)就是深度学习结构的一种。它是一种受视觉神经机制的启发而设计的多层感知器。1962年，Hubel和Wiesel对猫的视觉皮层细胞的进行了相关研究，并提出了一种称之为感受野(ReceptiveField)的概念。1980年，Fukushima在感受野概念的基础上提出了神经认知机(Neocognitron)模型，该模型可以看作是CNN的第一个实现，也是感受野概念首次应用于在人工神经网络领域。

图2.3 输入图像的部分区域是隐藏神经元的局部感受野

CNN是一种特殊的深层的网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的

权重是共享的。它的局部连接和权值共享的网络结构与生物神经网络非常类似，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。

CNN是一种多层感知器，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。这种网络结构对图像各种变化有着很强的适应性，如比例缩放、平移、倾斜或者共他形式的变形等。CNN采用有监督的方式训练网络模型，网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点，详细描述如下：

(1)特征提取。每个神经元只从上一层单向的接受输入，且接受的是局部区域，因而，整个过程提取的是局部特征。而上下两层的特征位置具有一一对应的特性，即每一层的特征相对位置没有改变。

(2)特征映射。CNN中每个隐藏层都由包含多个特征映射图，每个特征映射图都是一个二维平面图，其中的神经元共享相同的权值集。这种网络结构和构建形式对图像的平移、缩放等形变具有很强的适应性，而且权值共享机制也减少了训练参数的数量。

(3)子抽样。子采样层通常与卷积层相连，并对上一层特征映射图进行局部子采样，得到分辨率较低的特征映射图。子采样的过程，可以降低输出对图像变形的敏感度。典型的CNN包括四种基本结构层：输入层、输出层、卷积层和采样层，如图2.1所示的是一个手写字体识别系统LeNet-5的CNN结构图。

图2.4 手写字体识别LeNet-5系统的CNN结构图

LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。输入图像为32*32大小。这要比Mnist数据库（一个公认的手写数据库）中最大的字母还大。这样做的原因是希望潜在的明显特征如笔画断电或角点能够出现在最高

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。

基于OpenCv的图像识别

基于2DPCA的人脸识别算法研究 摘要 人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。本文的主要工作内容如下： 1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及 目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。 2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。在图像的预处理阶段，经过了图 象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。 3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸 检测算法。Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。 4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了 改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。 关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测

2DPCA Face Recognition Algorithm Based on The Research Abstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects: 1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general. 2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors. 3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face. 4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate. Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection

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。

血液细胞图像自动识别系统开发探讨

血液细胞图像自动识别系统的开发 汤学民1)林学訚2)何林1) 1) (深圳市人民医院 518020) 2) (清华大学计算机科学与技术系) 摘要运用计算机模式识别技术自动识别血细胞图像是模式识别在医学图像领域应用的一个重要研究课题。由于血细胞的种类多、图像复杂而使这项工作不易实现，目前，临床医学中对血细胞形态的识别都是人工操作。本系统运用模式识别技术可对外周血中的血细胞图像实现自动识别。本文所用的图像分割方法是在对图像距离变换的基础上，综合区域和边界方法，充分利用图像中包含的信息，实现血细胞图像的分割。根据细胞的形状、纹理、颜色等的特点选取并测定22个特征值，用统计分类的方法设计分类器。通过对50幅图像共88个细胞的测试表明，此系统的识别正确率为96%，经临床专家评估，此系统具有较好的实用价值。 关键词模式识别血液细胞自动识别 Abstract Ｉｔ　ｉｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｔｏｐｉｃ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃｉｎｅ　ｉｍａｇｅ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｂｌｏｏｄ　Ｃｅｌｌ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．　Ｈｏｗｅｖｅｒ，　ｔｈｅｒｅ　ａｒｅ　ｓｏ　ｍａｎｙ　ｔｙｐｅｓ　ｏｆ　ｂｌｏｏｄ　ｃｅｌｌｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｉｓ　ｃｏｍｐｌｅｘ．　Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，　ｉｔ　ｉｓ　ｎｏｔ　ｅａｓｙ　ｔｏ　ｆｕｌｆｉｌｌ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｔｈｉｓ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ．　Ｕｐ　ｔｏ　ｎｏｗ，　ｔｈｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｏｆ　ｂｌｏｏｄ　ｃｅｌｌｓ　ｉｎ　ｃｌｉｎｉｃ　ｉｓ　ｂｙ　ｍａｎｕａｌ　ｗｏｒｋ．　Ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｃａｎ　ｒｅｃｏｇｎｉｚｅ　ｔｈｅ　ｂｌｏｏｄ　ｃｅｌｌｓ　ｂｙ　ｐａｔｔｅｒｎ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ．　Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｆｕｌｆｉｌｌ　ｔｈｅ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，　ｔｈｅ　ｉｍａｇｅ　ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄｉｓｔａｎｃｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｍａｇｅ，　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ｒｅｇｉｏｎ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ａｎｄ　ｅｄｇｅ　ａｐｐｒｏａｃｈ，　ａｎｄ　ｔａｋｉｎｇ　ｆｕｌｌ　ａｄｖａｎｔａｇｅ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．　Ｔｈｅｒｅ　ａｒｅ　２２　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｓｅｌｅｃｔｅｄ　ａｎｄ　ｍｅａｓｕｒｅｄ　ｉｎ　ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｓｈａｐｅ　ｏｆ　ｃｅｌｌ，　ｔｈｅ　ｔｅｘｔｕｒｅ　ｏｆ　ｃｅｌｌ，　ａｎｄ　ｃｏｌｏｒ　ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　ｏｆ　ｃｅｌｌ．　Ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ　ｉｓ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．　Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｉｓ　９６％　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　８８　ｂｌｏｏｄ　ｃｅｌｌｓ　ｆｏｕｎｄ　ｉｎ　ａ　ｓｅｔ　ｏｆ　５０　ｉｍａｇｅｓ．　Ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ａｌｓｏ　ｃｏｎｆｉｒｍｓ　ｔｈｅ　ｖａｌｉｄｉｔｙ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｌｉｎｉｃａｌ　ｖａｌｕｅ．　 Keywords Pattern recognition, Blood Cell, Automatic recognition 1 引言　 随着计算机技术的不断发展，计算机技术在医学中的应用也越来越多，其中一个重要方面是对显微镜下细胞形态的自动图像识别。细胞形态的检测是医学检测中的一个重要部分，很多疾病的诊治主要依靠医学专家观察标本中细胞在显

图像识别技术

伴随着通信技术与信息处理技术的迅猛发展,越来越多的纸质文档通过数字采集设备转换成文本图像,从而使文本图像数据能够快捷的在网络、卫星、传真通信信道中传输,因此,文本图像已逐渐成一个重要的信息来源。但是,现有的文本图像处理系统自动化程度低,且通用性不高,无法满足文本图像处理广泛性与实时性的要求。因此,研究如何对文本图像进行分析与处理,以便高效、快捷的获取文本图像的信息,是一项十分有意义的研究课题。本文在总结已有研究成果的基础上对文本图像的识别检索、预处理、版面分析和表格图像识别展开研究。所做的主要工作如下:1.依据图像的灰度分布和结构特征差异,对基于图像信息度量的文本图像识别检索算法进行改进,构造一种基于信息度量与Radon变换的文本图像识别检索算法。该算法综合利用文本图像与连续色调】图像的灰度分布与结构特征差异进行文本图像的识别检索。实验结果表明,所构造算法可有效降低文本图像识别检索的误识率。2.对基于Hough变换的文本图像倾斜检 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。 图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字 母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明， 视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向 突然改变的地方，这些地方的信息量最大。由此可见，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。 图像识别的目的在于用计算机自动处理图像信息,以代替人去完成图像分类 及辨识的任务。数字图像处理与识别技术是模式识别领域一个重要的研究方向, 近几十年来,图像识别技术取得了深入和迅速的发展,并广泛应用于图像遥感、机 器人视觉、生物医学、地质勘探等多个领域。 随着图像识别技术在多领域的发展,由其在计算机视觉和图像处理研究中,已经取得了一定的研究成果。Mallat在小波变换中滤波器的设计、Belhumeur在Fisher变换中的识别模型和Largrange优化方式建立支持向量机。本文在总结上述研究成果的基础上,首先对摄像头采集的数据进行了处理,完成JPEG的编码,详细讨论了JPEG图像解码的过程并实现了其算法。

基于matlab数字图像处理与识别系统含程序

目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，

基于opencv对图像的预处理

基于opencv 对图像的预处理 1.问题描述 本次设计是基于opencv 结合c++语言实现的对图像的预处理，opencv 是用于开发实时的图像处理、计算机视觉及模式识别程序；其中图像的预处理也就是利用opencv 对图像进行简单的编辑操作；例如对图像的对比度、亮度、饱和度进行调节，同时还可以对图像进行缩放和旋转，这些都是图像预处理简单的处理方法；首先通过opencv 加载一幅原型图像，显示出来；设置五个滑动控制按钮，当拖动按钮时，对比度、亮度、饱和度的大小也会随之改变，也可以通过同样的方式调节缩放的比例和旋转的角度，来控制图像，对图像进行处理，显示出符合调节要求的图像，进行对比观察他们的之间的变化。 2.模块划分 此次设计的模块分为五个模块，滑动控制模块、对比度和亮度调节模块、饱和度调节模块、缩放调节模块、旋转调节模块，他们之间的关系如下所示： 图一、各个模块关系图 调用 调用 调用 调用 滑动控制模块 对比度和亮度调节模块 饱和度调节模块 缩放调节模块 旋转调节模块

滑动控制模块处于主函数之中，是整个设计的核心部分，通过createTrackbar创建五个滑动控制按钮并且调用每个模块实现对图像相应的调节。 3.算法设计 （1）滑动控制： 滑动控制是整个设计的核心部分，通过创建滑动控制按钮调节大小来改变相应的数据，进行调用函数实现对图像的编辑，滑动控制是利用createTrackbar()，函数中包括了滑动控制的名称，滑动控制显示在什么窗口上，滑动变量的地址和它调节的最大围，以及每个控制按钮应该调用什么函数实现什么功能； （2）对比度和亮度的调节： 对比度和亮度的调节的原理是依照线性理论，它的公式如下所示：g(x)=a* f(x) +b，其中f(x)表示源图像的像素，g(x)表示输出图像的像素，参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度； （3）饱和度的调节： 饱和度调节利用cvCvtColor( src_image, dst_image, CV_BGR2HSV )将RGB 颜色空间转换为HSV颜色空间，其中“H=Hue”表示色调，“S=Saturation”表示饱和度，“V=Value ”表示纯度；所以饱和度的调节只需要调节S的大小，H 和V的值不需要做任何的改变； （4）旋转的调节： 旋转是以某参考点为圆心，将图像的个点（x，y）围绕圆心转动一个逆时针角度θ，变为新的坐标（x1,y1）,x1=rcos(α+θ)，y1=rsin(α+θ)，其中r是图像的极径，α是图像与水平的坐标的角度的大小； （5）缩放的调节： 首先得到源图像的宽度x和高度y，变换后新的图像的宽度和高度分别为x1和y1，x1=x*f，y1=y*f，其中f是缩放因子； 4.函数功能描述 （1）主函数main（）用来设置滑动控制按钮，当鼠标拖动按钮可以得到相应的数据大小，实现手动控制的功能，当鼠标拖动对比度和亮度调节是，主函数调用

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对

图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中

图像识别技术报告

图像识别技术 课程教师：桑爱军老师 报告组成员： 五里雾

一、图像识别简介 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。 人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下，人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。 图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，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。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

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。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。 为了解决模板匹配模型存在的问题，格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识

图像识别技术的现状和未来

图像识别技术的背景 深圳知了图像识别科技有限公司，是一家以图像识别算法为核心的高科技企业，目前已经开发出了，知了点拍，钢管，钢筋智能点数app。识别率高，点数速度快，极大的方便了需要对钢管，钢筋点数人员的工作，提高了效率，知了点拍，是施工和建材经销商的好帮手。 移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp 每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：第一，从用户读取信息的习惯来看，相比于文字，图片能够为用户提供更加生动、容易理解、有趣及更具艺术感的信息；第二，从图片来源来看，智能手机为我们带来方便的拍摄和截屏手段，帮助我们更快的用图片来采集和记录信息。 但伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，计算机的图像识别技术就显得尤为重要。 图像识别是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，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。百度李彦宏在2011年提到“全新的读图时代已经来临”，现在随着图形识别技术的不断进步，越来越多的科技公司开始涉及图形识别领域，这标志着读图时代正式到来，并且将引领我们进入更加智能的未来。 图像识别的初级阶段——娱乐化、工具化 在这个阶段，用户主要是借助图像识别技术来满足某些娱乐化需求。例如，百度魔图的“大咖配”功能可以帮助用户找到与其长相最匹配的明星，百度的图片搜索可以找到相似的图片；Facebook研发了根据相片进行人脸匹配的DeepFace；雅虎收购的图像识别公司IQ Engine开发的Glow可以通过图像识别自动生成照片的标签以帮助用户管理手机上的照片；国内专注于图像识别的创业公司旷视科技成立了VisionHacker游戏工作室，借助图形识别技术研发移动端的体感游戏。 这个阶段还有一个非常重要的细分领域——OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），是指光学设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，就是计算机对文字的阅读。语言和文字是我们获取信息最基本、最重要的途径。在比特世界，我们可以借助互联网和计算机轻松的获取和处理文字。但一旦文字以图片的形式表现出来，就对我们获取和处理文字平添了很多麻烦。这一方面表现为数字世界中由于特定原因被存储称图片格式的文字；另一方面是我们在现实生活中看到的所有物理形态的文字。所以我们需要借助OCR技术将这些文字和信息提取出来。在这方面，国内产品包括百度的涂书笔记和百度翻译等；而谷歌借助经过DistBelief 训练的大型分布式神经网络，对于Google 街景图库的上千万门牌号的识别率超过90%，每天可识别百万门牌号。 在这个阶段，图像识别技术仅作为我们的辅助工具存在，为我们自身的人类视觉提供了强有力的辅助和增强，带给了我们一种全新的与外部世界进行交互的方

图像处理与识别论文.doc

辽宁工业大学 关于图像识别技术的论述 --图像处理与识别结课论文 学院：电子与信息工程学院 班级：电子102班 学号：100404054 姓名：包媛

关于图像识别技术的论述 随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。 随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制

最新基于OpenCV与深度学习框架的物体图像识别

基于OpenCV与深度学习框架Caffe的物体图像识别 摘要：本文主要介绍深度神经网络中的卷积神经的相关理论与技术。研究采用OpenCV深度学习模块DNN与深度学习框架Caffe进行物体识别。采用OpenCV 中的DNN模块加载深度学习框架Caffe模型文件，对物体图像进行识别。实验结果表明，卷积神经网络在物体的识别方面具有较高的准确率。 一．概述 1.1 OpenCV简介 OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV 是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C 函数和少量C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。其最新版本是3.2，于2016年12月23日发布。OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。在其最新版3.2版本中，已经添加了深度神经网络模块，并支持深度学习框架Caffe模型（Caffe framework models）。 1.2 深度学习框架Caffe简介 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清，曾在Google 工作，现任Facebook研究科学家。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换。Caffe的优势

图像识别匹配技术原理

第1章绪论 1.1研究背景及意义 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用，而作为一个辅助

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

图像识别技术综述

图像处理与识别技术综述 摘要：本文简要介绍了图像处理与识别技术的相关知识，介绍了图像识别过程中的判别函数和判别规则，特征提取和选择的方法。设计一个基于16位处理器MC9S12XS128的图像识别系统在实际中的具体硬件实现。 关键词：图像识别特征提取MC9S12XS128 数字摄像头 An Overview of Image Recognition And Identifying Technology Abstract：This paper introduces some knowledge of image recognition and identifying technology，introduces the discriminant function discriminant rule in the image identifying progress, feature extraction and selection method. Designed an image identifying system based on 16-bit controller MC9S12XS128,and it has specific hardware implementation in fact. Key words: image identifying discriminaut rule MC9S12XS128 digital cameral

1 引言 图像是与视觉相关的最贴近生活的信息，它是客观世界的物体直接或间接作用于人眼而产生视知觉的实体。传统的图像处理技术就是对图像进行保存、处理、压缩、传输和重现。随着信息时代的到来，用于计算机处理的各种信息的需求越来越多，多媒体信息处理技术已经成为日常生活各个领域的迫切需要。人们更希望利用计算机技术处理人类视觉问题，如：人脸、指纹识别技术实现处理与个人有关的一切事物，利用视觉自动监视系统监视环境中发生的非常事件，利用字符识别技术实现文档图像的自动录入与处理。因此把传统的图像处理技术与模式识别处理技术相结合是图像处理的新趋势。 2 传统的图像处理技术 图像处理技术始于20世纪50年代，1964年美国喷射推进实验室（JPL ）使用计算机对太空船送回的大批月球照片处理后得到了清晰逼真的图像，这是这门技术发展的里程碑，此后这门技术得到了广泛的发展。 传统图像处理技术包含图像的获取、变换、增强、编码、分割等方面的内容。 2.1 图像获取 图像可以根据其形式或产生方法来分类。 照片图画 光图像连续函数 离散函数 （数字图像）不可见的 物理图像 物体图像 可见的图像图片数学函数 图1 图像的分类 图像的获取[4]是指将其变为计算机可识别的信息。通常是数字化的过程，及扫描、采样、量化三个步骤。经过数字化过程后就得到了一幅图的数字表示，即数字图像。一般这个过程由摄像头等设备完成。反过来还可将数字图像进行显示。 2.2 图像变换 图像变换[6]广泛应用于图像滤波[2]、统计滤波[5]、图像数据压缩以及图像描述等。图像变换是将N ×N 维空间图像数据变换成另外一组基向量（通常是正交向量空间）的坐标参数，我们希望这些离散图像信号坐标参数更集中代表了图像中的有效信息，或者是更便于达到某种处理目的。 通常采用的方法有：傅里叶变换、相关分析、小波变换[7]、离散余弦变换（DCT ）、正弦变