基于图像感知哈希技术的钓鱼网页检测

文中提出一种基于图像感知哈希技术的钓鱼检测方法,简称Phash———将网页以图像格式保存,提取图像的主要可视信息的像素点,由这些像素点组成感知哈希序列,再进行哈希序列的相似度匹配。该方法既克服了钓鱼网页存活时间短的问题,又能快速地与特征库进行匹配。实验表明,该方法是有效的,在保证一定误判率和召回率的情况下大大提高了匹配速度。     

基于灰度直方图的加权模板匹配法在摄像机标定中的应用

采用基于灰度直方图的加权模板匹配法实现摄像机的标定.首先以一个游标卡尺作为目标采集图像,此采集图像作为后续分析的同时用于模板的多处提取;提取的每个模板都将用于后续的模板匹配来提取目标区域(Region of Interest,ROI);匹配所获得的所有目标区域二值化后并旋转90°,以提取其水平方向的灰度直方图;所获得灰度直方图经过优化获得单一峰值后用于获取测量精度;最终标定出的测量精度是由所获得的所有测量精度值进行可信区间的加权平均决定的.本文所采用的加权模板匹配方法不仅降低了单一模板匹配的风险,而且充分利用了具有相似纹理这一有利信息,实验结果表明,提出的方法可以达到工程要求的亚像素级别误差,由此说明该方法在摄像机标定的应用中是行之有效的.     

基于模板匹配的车牌字符识别算法研究

针对车牌识别中的字符识别问题,提出了一种改进的模板匹配方法,首先把字符模板根据某种特征进行粗分类,特征类似的分到同一组,识别时首先提取字符的这种特征,根据特征提取相应分组的模板进行匹配,最后给出识别结果。     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

基于并行特征匹配的车牌定位与识别算法

针对智能交通系统中车牌定位速度慢,信息识别准确度低的问题,提出了一种高性能的车牌定位及字符识别算法.进行车牌图像预处理,在彩色图像中搜索边缘密度快速突起的矩形域,在搜索后的矩形区域内采集相似走向的双边曲线,筛选出双边走向具有突出相似特征的区域,以此定位出包含字符的真实车牌区域,通过改进的神经网络模型进行多模板同位权值匹配,将待匹配模板逐层剔除,接着进行相似模板的异位权值匹配,准确识别出车牌图像里的字符信息.该算法抓住了车牌的矩形特征和字符具有的并行双边走向的重要特点,利用新型的同异位并行模板剔除方法,提高了车牌定位的速度和字符识别的准确度.     

结合PSO的改进压缩跟踪方法

针对基于在线检测的跟踪方法中目标在多尺度空间中的搜索和匹配问题,结合粒子群优化算法(PSO)和压缩感知思想,提出一种鲁棒的多尺度目标跟踪算法.首先,通过粒子群在多尺度空间中采集样本;然后,经过压缩感知提取特征;最后,通过粒子的迭代计算,搜索出当前目标的最佳匹配位置.实验结果表明:提出的算法能较好地适应目标的多尺度变化,在快速性和鲁棒性上具有更好的性能.     

基于骨架平滑与均匀膨胀的女书轮廓字形生成方法

针对手写女书字符目前尚未规范化,提取轮廓不平滑的问题,提出了一种笔画粗细均匀的女书轮廓字形生成方法,包括骨架提取、毛刺去除、骨架膨胀和轮廓提取等四个步骤。针对女书字符多呈菱形,弧笔和斜笔居多的特点,提出了一种单像素骨架提取算法;该算法结合八邻域模板邻域像素值分析与索引表遍历查找的思想,获得的骨架可以保持平滑性与骨架整体的单像素性。针对少量骨架结果伴有部分毛刺的情况,采用Rutoviz相交数分析法和Freeman方向链码法,设定不同的长度阈值和级别进行分级处理,有效去除毛刺。然后采用形态学运算对骨架进行均匀膨胀,得到笔画粗细均匀的女书字符,并采用边缘梯度和边缘跟踪的方法提取字符轮廓和生成轮廓字形。实验结果表明,该方法能快速、有效生成笔画粗细均匀、轮廓平滑的女书轮廓字形,对其他手写字符具有一定适用性。     

目标识别中的遗传算法研究

提出了一种基于多样本模板的遗传算法目标识别方法 ,将若干个差别较大的目标样本存入目标库中 ,对所需提取目标的图象用遗传算法来求得这些匹配样本的最小匹配误差测度 ,最终匹配位置即为需提取的模板位置 ,而模板尺寸即为此时的样本尺寸     

基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法

为提高车牌字符分割的准确率,提出了一种基于多尺度模板匹配和部件模型的车牌字符分割方法. 对单层车牌,根据车牌结构特征建立多尺度模板作用于车牌候选区域,通过投影得分估计出最佳模板对应的尺度和位置信息;对双层车牌,使用部件模型对双层车牌进行建模,双层车牌的上层字符区域和下层字符区域分别对应部件模型的一个部件,通过多尺度的模板匹配得到上下层部件的候选集合,利用部件模型中部件之间的几何约束得到最终的车牌字符分割结果. 实验结果表明,所提出的方法可以有效进行单/双层车牌的字符分割.      

碎片图像字符特征提取方法研究

字符特征提取是含文字碎片图像拼接的关键环节,直接影响拼接效果。提出了一种包含文字信息的碎片图像特征提取方法,首先,对原始碎片图像进行预处理,分别得到字符和碎片背景的二值图像;然后,利用边缘检测算子提取字符和碎片背景的单像素边缘;最后,利用结构算子检测碎片图像中字符与碎片背景边缘的交叉点,并根据交叉点的信息提取字体边缘方向特征。仿真实验结果表明本文提出的碎片图像字符特征提取方法思路合理,能够快速、准确地提取出碎片图像中的字符特征,为后续的匹配拼接奠定基础。     

钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法

为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题,本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法.该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域;之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化,得到缺陷的位置信息;然后通过感知哈希算法,得到钢轨表面缺陷的形态信息;最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果.通过实验验证,该算法能有效识别系统图像中的冗余部分,准确率达到97.5%.     

汽车轮毂缺陷检测中的缺陷增强与字符去除技术

传统的轮毂图像缺陷检测算法,直接对采集到的图像进行检测,准确度低是其主要缺点。鉴于此,提出了一种汽车轮毂缺陷检测中的缺陷增强与字符去除技术。该技术通过对原图像进行数学形态学处理得到伪模板图像,然后将其与原图像相减的结果进行灰度拉伸,再叠加到原图像上以增强缺陷特征,最后使用双边滤波技术去除轮毂字符信息。实验结果表明,使用缺陷增强和字符去除技术之后,在满足时间限制的前提下,轮毂缺陷检测算法的准确度得到了提高。     

应用人工智能技术在线识别相似手写体汉字

提出了一种应用汉字符知识和人工智能技术的在线识别相似手写体汉字的系统。该系统的参考模板，由启发式知识来阐述。知识由系统所设计的知识基元组成；匹配是利用问题归约策略、象匹配一样的目标驱动推理以及用“与”、“或”树查找法，使匹配识别得到实现。     

基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别

模板提取技术的空白使绝大部分高效的模板匹配算法建立在人工提取模板的基础上,人工提取模板的缺陷必将在识别过程中逐级传播,从而降低图像识别的准确度与稳定性,最终影响到基于遥感图像的交通状态辨识效果.文中针对模板匹配图像识别方法中的模板提取问题,提出了一种基于自反馈模板提取的车辆遥感图像识别方法,并利用数学推导论证了自反馈模板提取方法的正确性,以Matlab软件为平台完成了多个路段车辆高分辨率对地遥感图像的识别和交通流的辨识.对多个路段高分辨率图像识别结果的分析验证了文中方法的可行性和有效性.     

车牌字符分割算法的比较研究

字符分割是车牌照自动识别系统中的关键步骤，通过对比3种车牌字符的分割方法，即水平投影法、模板匹配法、聚类分析法，提出了一些新的观点。经过对不同背景、光照条件下采集到的车辆图像进行实验，可以较好地解决在复杂背景条件下车牌字符分割的问题。     

基于哈希树的分布式目录同步方法

在云存储应用中,用户通常需要在多个终端上对其工作目录副本进行修改,如何在分布式目录副本之间进行高效的数据同步是一个重要问题。设计实现了一个面向私有云存储的分布式目录同步系统HTD2Sync。系统以文件哈希值为依据进行并发同步冲突检测,能够在文件同步过程中过滤大量伪冲突;针对目录副本同步中的2种冲突类型和6种冲突场景,给出了对应的冲突消解方法;引入有序哈希树对用户目录副本的内容和结构进行建模,给出了有序哈希树的创建和更新方法。提出了一种基于有序哈希树的分布式目录副本同步方法,对其流程和核心操作步骤进行了说明,给出了有序哈希树比对算法COMPARE_OHT。实验表明,HTD2Sync系统能够快速感知私有云存储终端的文件变化,在云端文件变化感知方面也具有较高的效率。     

基于曲率约束和改进Hausdorff距离 匹配的轮毂识别算法

针对在轮毂的自动化生产过程中对轮毂型号自动识别的需求,提出一种基于曲率的轮毂辐孔轮廓线角点特征提取和改进Hausdorff距离(MHD)轮毂型号自动匹配的方法. 对待识别的轮毂型号样本进行特征提取并建立标准样本库,在对实时采集的轮毂图像预处理后,利用曲率约束的最小二乘法(CRLSM)进行轮毂外轮廓提取,并用曲率阈值进行角点特征提取,进而采用改进的Hausdorff距离匹配实现轮毂自动识别. 仿真实验证明,该识别算法能够对建立样本库的轮毂类型进行正确识别.     

一种有效的水表数字图像二次识别算法

针对远程水表抄表系统中的水表数字识别问题,提出一种有效的水表数字图像二次识别算法.在识别之前,先对水表图像进行前期处理以获得单个字符图像.基于模板匹配的思想,该算法首先将待识别字符与模板只进行有效信息区比较,得到一次识别匹配系数;然后进行基于数字字符特征的匹配,得到二次识别匹配系数,最后取2次匹配系数之和最大者为最佳匹配.对于半字识别,在变化字长模板匹配的基础上,提出匹配权重的概念,并结合上下半字连续这个先验知识,将待识别半字图片分别与各个模板匹配,取匹配系数最大者为最佳匹配.实验结果表明,所提方法简单有效且识别率很高,获得了满意的效果.     

基于形状模板匹配的冲压件外形缺陷检测算法研究

针对流水线上冲压件外形缺陷的自动检测,提出一种基于形状模板匹配的检测方法.(1)以背向照明的方式离线获取标准冲压件图像,并通过最大类间方差法(Otsu)与形态学等操作建立形状匹配模板,检测ROI和缺陷检测模板;(2)在线采集待测工件图像,并利用形状模板匹配算法查找待测工件在图像中的位置与旋转角度;(3)利用仿射变换配准检测ROI和缺陷检测模板,并进行外形提取和动态阈值获取缺陷.实验结果表明,该方法可有效提取待测冲压件的外形特征,进而得到缺失、变形和毛刺等多种外形缺陷,其检测速度快,具有较好的鲁棒性.     

基于字符型属性的数据库水印安全性研究

对数据库水印安全问题进行了研究.提出了基于字符型属性的数据库数字水印方法.将水印信息表示为不可见的水印信号,并根据元组哈希值和字符属性值长度随机确定水印信号的嵌入位置,使水印安全性得到保障.重点分析了在元组添加、元组删除和属性值修改三种典型攻击中水印提取失败情况,以及由此引起的对水印匹配率的影响.最后在对实验数据分析讨论的基础上提出了数据库水印方案设计的原则.