基于支持向量机的人脸识别算法研究

对基于支持向量机的人脸识别算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性.通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析(PCA)提取人脸图像的特征,应用支持向量机(SVM)实现人脸图像识别.还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据.     

基于支持向量机的人脸识别算法研究

本文基于支持向量机对人脸识别的算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性。通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析（PCA）提取人脸图像的特征,应用支持向量机（SVM）实现人脸图像识别。本文还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据。     

基于运动目标的图像识别及追踪技术应用研究

研究了在一定背景下实现对运动目标的识别和追踪,分析与说明了基于运动目标图像识别下的追踪技术系统的功能实现过程。重点论述了图像信号处理单元的实现过程和基本算法,包括图像预处理,图像分割,目标识别与追踪算法,充分考虑系统的实时性,稳定性。通过分析,该系统能完成在一定场景下对运动目标进行追踪,达到预期的效果。     

实时视频对象识别与计数系统的模型和算法设计

动态视频对象的识别与检测是计算机图像处理领域中的一个前沿课题。该文提出了一种利用实时视频图像识别技术 ,对无规则行进队伍的人员进行检测与统计的系统模型和算法设计。基于颜色模型转换、减影、膨胀、腐蚀、聚类、匹配、跟踪等技术 ,实现了对特定检测区域内运动对象的识别、检测和计数。着重讨论了系统的设计原理和实现方法 ,以及对象运动的物理模型和多目标识别跟踪算法。该系统于1998年开始成功地应用于毛主席纪念堂 ,对每日的瞻仰人数进行实时统计 ,计数误差小于 3% ,系统工作稳定可靠     

基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别

为解决人物面部遮挡情况下识别人脸信息不清楚的缺陷,优化人脸识别系统,提出了基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别方法。依据稀疏性表达对人脸图像去噪,根据图像灰度变换原理检测人脸图像边缘,分割边缘区域,计算其阈值以得到人脸图像边缘信息。标记人脸特征点增强信息识别精度,提取人脸图像的特征描述子,并将其输入支持向量机模型中,通过训练实现局部遮挡人脸图像识别。实验结果表明,该方法应用于人脸图像识别平均识别率高于73%,识别时间低于20 s。     

基于视频图像处理的机场航空器冲突检测

 针对场面监视雷达成本较高、不适用于流量较小的中小机场等问题, 采用多摄像机对机场场面航空器进行动态跟踪, 采用图像边缘检测和形态学处理方法对目标进行识别, 跟踪和提取航空器的飞行轨迹并分析其位置和速度参数, 提出了运动目标跟踪算法和基于DCPA 和TCPA 的滑行冲突检测模型, 开发了基于视频图像处理的机场航空器冲突检测原型系统, 并应用于西南某通航机场。实验表明, 视频图像处理技术和冲突检测模型可用于中小机场的航空器识别和冲突检测, 提高机场安全运行水平。     

基于改进ResNet网络的猫狗图像识别

动物种类的识别一直是图像识别领域的重点,为了更好地对图像中动物进行识别、帮助社会对家庭宠物的管理,本论述提出一种基于ACNet模块和CBAM注意力机制模块而改进的ACResNet18模型用来识别猫狗种类,通过非对称卷积快增强网络模型的核骨架,实现更有效的特征提取,引入CBAM注意力机制加强网络识别精度,能够更精确地对图像中猫狗进行识别和分类。本次实验使用Kaggle竞赛中的猫狗数据集进行图像识别,并通过对比实验,验证了相比于原模型,改进后的模型准确率有明显提升,最终提高了模型在图像分类上的精确度和鲁棒性,证实了该模型的可靠性。     

基于图像处理的运动目标跟踪系统

本文详细介绍了基于图像处理的智能目标跟踪系统的实现步骤.本系统通过图像识别、机器视觉等技术判断物体进入监视区域,计算出物体的移动速度和移动方向,根据检测的数据控制监视设备随着物体的移动而调整,从而达到智能跟踪物体的目的.     

基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法

在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

基于神经网络的旗语识别系统

视觉是人类从外界获取信息的主要途径，人们希望计算机视觉在人机交互技术中发挥重要的作用。介绍一个基于视觉的动作实时识别系统，该系统用于在门桥模拟训练中对旗语动作进行识别。与以往工作不同的是，该系统仅用一个摄像机来实现多个动作的识别与跟踪，避免了多目视觉的特征匹配问题，进而提高了系统的稳定性和识别速度。     

前方车辆图像识别与纵向安全域控制方法研究

提出一种基于单目视觉的前方目标车辆图像识别与纵向安全域控制方法。利用目标车辆视频图像的小波分形特征进行图像识别,并采用粒子滤波对检测结果进行实时动态跟踪,在此基础上,结合单目机器视觉感知技术测量纵向车间距,并建立纵向安全域控制模型,最后进行了仿真分析。实验结果表明,该方法有效缓和了目标车辆图像检测准确性与实时性之间的矛盾,在保证行车安全的同时,兼顾了道路通行能力。     

Path Recognition Algorithm of Tracking Robots Based on Image Sensor

Path recognition is an inevitable core technology in the development of tracking robot. In this paper,the path tracking system of tracking robot can be realized by image sensor module based on camera to obtain lane image information,and then extract the path through visual servo. The whole system can be divided into seven modules: micro control unit( MCU) processor module,image acquisition module,debugging module,motor drive module,servo drive module,speed sensor module,and voltage conversion module.In image pre-processing part,there is an introduction of binarization processing and the median filtering to strengthen the image information. About recognition algorithm,three key variables which are changed in the movement state are discussed and there are also many auxiliary algorithms that help to improve the path recognition.The experiment can verify that the whole system can accurately abstract the black guide lines from the white track and make the robot moving fast and stable by following the road parameters and conditions.     

新一代车载电子警察系统的设计

系统主要由雷达测速、视频抓拍、云台与镜头控制和数据管理等组成,采用串口通信、视频压缩、车牌自动识别、神经网络训练等多项技术,实现了对车辆超速、压单双黄线行驶、违法停车、违法调头、逆向行驶、强行超车等多种违法行为进行实时的监测、抓拍、记录和处罚,为交通违法行为取证带来了很大的方便。测试结果表明系统稳定可靠、识别率高、实时性强,综合效率较高。     

智能图象目标识别与跟踪

论述了采用高速数字信号处理器研制的智能图象跟踪系统，对系统的软，硬件进行了设计，燕进行了室内外目标跟踪实验，结果表明该系统有以下特点：对锁定目标能自动识别；同时跟踪多个目标；被遮挡目标能记忆跟踪；目标丢失能自动搜索；跟踪过程中对目标变化自适应决策，目标充满视场时跟踪原质心点；能自动识别、捕获预定目标。     

基于图像结构信息的隧道衬砌裂缝实时快速识别

裂缝是隧道衬砌最常见的病害之一,裂缝检测是后期隧道养护的前提。在图像采集过程中对隧道衬砌裂缝进行实时快速识别,对提高隧道病害检测效率具有重要的意义。针对传统的裂缝图像识别方法存在运行速度慢、效率低等缺点,提出基于图像结构信息的隧道衬砌裂缝实时快速识别方法。首先将图像结构信息用图像像素的灰度均值、标准差和结构元素掩码表示,随后采用不同方向的结构元素掩码对采集的当前图像进行卷积运算,并计算当前图像与样本图像之间的亮度信息和对比度信息,最后计算图像结构信息因子,可实时快速识别出衬砌裂缝,并通过接受者操作特征曲线估计最优参数和最佳阈值。现场实验结果表明,算法的识别时间远小于图像的采集和存储时间,识别速度快且准确性高,可显著提高隧道衬砌病害的检测效率,具有一定的工程应用价值。     

基于DSP＋FPGA的实时图像识别系统硬件与算法设计

图像识别算法的运算量大,控制复杂,对系统的性能要求很高,DSP的结构特殊和性能优良,能很好地满足系统的需要,笔者选用ADS-BF535作为图像识别模块的核心,负责图像识别算法的实现,选用高速灵活的XC2S200 FPGA作为图像采集模块的核心,负责图像的采集,完成预处理工作,从而保证了系统的实时性,系统使用模板匹配和BP网络识别这2种算法对数字0-9进行识别。研究表明：在DSP＋FPGA的构架上实现的图像识别系统,结构灵活、通用性强,提高了算法的效率,充分发挥DSP和FPGA结合的优势,准确快速地实现了图像识别。     

基于DSPC64X高速图像采集和识别系统

基于数字信号处理器TMS320C6416,设计并实现一种红外图像的高速数据采集和识别系统.以DSP为图像实时处理单元,采用精确延时和信号均衡技术实现了双路高精度ADC的倍频数据采集,实现复杂背景下弱小目标的实时检测与识别,解决了双AD采集中两路AD时钟相位反相难题.实验表明,该系统具有通用性和实时处理能力.     

基于机器视觉的风力机叶片损伤检测系统

针对风力机叶片表面出现的磨损等早期损伤特征现象,传统损伤检测方法存在高成本低效率等问题,设计了一种基于机器视觉和图像处理相结合的风力机叶片损伤检测系统。通过搭建机器视觉实验平台完成风力机损伤叶片图像采集和处理,通过使用HSV进行颜色平面提取,卷积运算、高亮显示操作滤波,选用自动阈值分割方法中最小均匀性度量法进行阈值分割处理,最后通过数学形态学去噪处理,腐蚀、膨胀、开运算等操作完成特征提取,设计了基于LabVIEW的风力机叶片智能图像识别系统,通过对图像处理后的损伤特征识别效果调试,完成性能测试。实验结果表明,基于该算法处理后的图像在设计的识别系统内准确识别率达到92.3%,并对裂纹损伤进行目标测量得到实际长度且绝对误差最大为3mm。该系统满足叶片检损的要求,实现对风力机叶片表面裂纹、轮廓磨损等损伤的图像处理和识别,并对损伤处进行标记、计数和测量,实现无损探伤,为兆瓦级风力机叶片损伤检测提供方法借鉴和图像处理、系统设计的技术支持。     

基于序列图像的无人机进近着陆跑道识别与跟踪研究

跑道的准确识别与跟踪,是基于视觉的无人机自主着陆的重要条件.利用单目视觉获取进近着陆过程中实时跑道序列图像,经过Canny边缘检测算法和基于梯度方向的Hough变换处理,将同一跑道上的2条边缘线识别出来,并进行实时跟踪.最后利用大量真实的室外道路模拟跑道图像,以DM642为核心处理器设计视觉处理系统,结合固定翼无人机进近阶段着陆飞行特点,对设计的相关算法及视觉系统进行验证.结果表明所设计方法可以在进近着陆阶段准确提取跑道目标,并能够满足无人机着陆实时性要求.