基于模板匹配的选票图像识别研究

为适应人们对选举自动化程度和结果的准确性要求的不断增高 ,在第一代计算机控制和管理的投票系统(CCMVS )的基础上研制了第二代选举系统 (CCMVS )。这是目前国内第一套基于图像处理和识别的网络化选举系统。该文研究了 CCMVS 中的图像识别技术。针对选票特点 ,提出了自适应的逻辑模板匹配算法。较之以前的物理模板匹配法 ,该算法不用提前制作选票模板 ,简化了识别过程 ,提高了识别的可靠性 ,降低了对机械精度的要求。实验结果表明 ,借助简单的特征量集合 ,可以准确迅速地完成选票信息码的实时识别。     

基于神经网络的纹理识别技术

作者通过一个实例叙述了图像识别技术中用神经网络进行纹理识别的基本思路，处理过程，以及具体实现，并对处理的结果进行分析，说明了运用神经网络作为分类器的准确性。     

隧道图像识别系统的设计

隧道图像系统的设计是在了解隧道开掘技术要求的情况下,在立足应用、强调实用和兼顾技术先进性的指导思想下,从隧道图像总体框架设计,到分级模块设计,通过现在的相关技术开发本系统,是可行的,并且在隧道工程领域是具有一定的创新性的.     

基于图像识别技术的煤岩识别研究与实现

应用图像处理技术判断煤岩介面及煤层厚度．根据煤岩灰度值和纹理的不同,对煤岩的灰度值和纹理分别进行提取,以此为判断依据进行煤岩识别．     

人像识别原理的探讨

本文从信息处理的角度分析说明了图像识别的机理。在对人类脸部图像的结构特征进行剖析的基础上，探讨了它所表达的信息。最后讨论了人像识别，应依赖于对人类脸部图像所表达的宏观特征信息的分析、理解，以及符号维数的化减和特征信息的抽取。     

基于灰度图像的答题卡识别技术

针对目前电脑阅卷技术中存在的一些问题,提出了一种基于灰度图像识别技术的答题卡判别方法。首先对答题卡图像进行高斯滤波,依据模板定位填涂区域,然后针对正常填涂、未填涂和涂改等情况做出正确的判断,最后,将答案以及考生信息读入数据库。此系统为不同答题卡定义相应的模板,可应用于各类答题卡的阅卷工作。实验结果表明了此方法的有效性。     

图像识别技术在无损检测中的应用

图像识别技术在无损检测中的应用越来越广泛，要想更好的利用无损检测，必须了解无损检测的原理和图像学的基本知识，即图像识别和图像处理。本文在指出无损检测的基本原理的基础上，讨论了数字化、预处理、图像识别技术。     

基于图像识别的客观题答题卡识别研究

传统机器阅卷系统成本高,难于普及,针对当今数码相机等数据采集设备越来越普及的形势,本文提出了一种基于图像识别的客观题阅卷的新方法,该方法采用数值图像处理技术和识别技术来提取客观题答题卡中的考试信息,将得到的答案信息与标准答案相比较,得出试卷的分数。利用论文中给出的方法实现客观题智能阅卷具有硬件价格低,维护开销小,修改简便,通用性强,易于推广等优点。实验表明,该方法能识别出正确选择、错误选择、多选及漏选等多种情况,准确率较高,检测识别速度较快。     

纸币清分图像识别算法研究

针对国产纸币清分机在图像识别技术上,存在挑残能力弱和分类一致性差的缺点,提出了3种基于图像识别技术的算法。通过对采集的图像数据,采用五线找点算法对纸币大小进行判定纸币的面额;根据加权灰度值提取纸币图像的特征区域判正反;采用网格划分法统计背景点与纸币图像点的数量关系判定纸币的残缺率。     

基于Matlab的边缘检测技术设计图像分类器的研究

对Matlab6图像处理功能及利用其工具箱的Sobel边界检测算法和利用该算法实现的两种外形相近的农产品的图像识别分类器的设计进行了介绍。     

管道内表面图象分析与识别系统

本文简要介绍了管道内表面图象计算机分析与识别系统的原理、结构和性能，描述了系统使用的核心技术和算法，包括图象增强、图象的特征提取和分类器的设计。     

基于图像技术的钢球精确计数与尺寸识别系统

为解决轴承钢球生产过程中,人工称重计数不准确,容易造成球面擦伤、混球等问题,提出了基于图像技术的钢球精确计数与尺寸识别系统。该系统采用CCD( Charge Coupled Device) 工业相机连续拍摄计数盘中钢球的图像以计算钢球的数量,并识别钢球的尺寸。整个系统由进料通道、预计数盘、精确计数盘、CCD 工业相机、单球补偿装置和计算机等组成。首先,钢球通过进料通道滚动至预计数盘,并且在预计数盘上呈单层排列。预计数盘的面积根据钢球的尺寸和数量可以调整,通过面积调整使预计数盘中的钢球数量小于等于所需要的钢球数量。预计数之后钢球进入精确计数盘,通过精确计数盘上方的CCD 相机采集钢球图像,经过图像二值化处理及双灰度阈值算法精确计算钢球数量。根据精确计数的钢球数量与预定数的差值,采用单球补偿 装置进行补偿,以准确获得钢球的预定数量。通过在划定的区域内进行相邻钢球的球心距离对比识别异常尺寸的钢球。经过样机试验证明,所设计的钢球自动计数与尺寸识别系统,可以覆盖直径为4． 763 ～ 25． 4 mm 的钢球计数,其计数准确率和尺寸识别混球判断率均达到100%。     

计算机颅脑CT图象病变识别

介绍一个计算机ＣＴ图象病变识别系统，它由图象预处理软件、图象分类识别及图象库管理系统三部分组成．     

基于数字图像的天气系统识别

通过运用数字图像处理、计算机视觉、模式识别等计算机相关技术分析、处理和定位分割卫星云图,并根据天气系统的云系特征,判断确定该视频图像所属的天气系统.     

基于上下文敏感度的动态图像目标识别

针对机载实时系统获取的图像序列既不满足背景固定又没有目标、背景的高灰度比,而且常规方法处理这些图像存在局限性,提出了基于上下文敏感度的运动图像目标识别算法.首先,对标准Hough变换(HT)算法进行改进,即沿着某一方向做HT,如果线段长度或已识别的目标点数加上剩余线段长度小于阈值,则停止此方向的扫描,这种变换克服了标准HT以图像边界点为扫描边界的缺点.其次,在静态图像识别的基础上,定义了图像识别的置信度,对运动图像前后帧的关系进行了量化,据此实现了对目标的识别.实验结果表明,与标准HT相比,改进的算法不仅具有很强的稳定性和高抗干扰能力,识别准确性高,而且处理速度是标准HT的3～5倍.     

基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究简

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法.实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行.实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

图像处理技术中的图象硬拷贝输出

本文探讨了计算机图象处理过程中图象的打印机硬拷贝输出方法,通过C语言编制的软件,实现了实时输入图象在点阵式打印机上以3比特灰度级、多种不同尺寸、正反两个方向输出,获得了较好的打印效果。     

基于有效鉴别特征抽取的有限汉字集识别

在模式识别领域，基于Fisher鉴别准则函数的最佳鉴别矢量集技术有着重大的影响，根据统计不相关性最优鉴别变换，提出了在汽车牌照二值化图像中抽取汉字字符的有效鉴别特征方法，并将其应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像库中，其识别率达97.13%，实验结果表明，此文所提出的牌照图中汉字字符集的有效鉴别特征方法是有效的。     

基于单片机的图像识别模组的研究

自动识别技术是实现信息数据自动识别与采集的重要手段,是当今世界高科技领域的一项重要系统工程。而作为自动识别技术其中的重要组成部分——图像识别技术在生活中的应用越来越普遍。本文重点介绍了图像的处理、分析和识别模式。通过凌阳单片机SPCE061A与凌阳图像识别模组组合使用来验证图像识别的应用,使大家对图像识别有深层次的认识。