基于简约码特性树的字母和数字识别

针对由大写英文字母和阿拉伯数字组成的符号序列图像进行识别．字母和数字经细化处理，得到其骨架线，采用八方向链码及特定的编码跟踪规则形成由多条子链构成的唯一链码描述，提出了包含较少冗余信息、便于提取系列骨架线特征的简约码及简约码特征提取方法，并建立了对特征向量各分量酌情分开使用、形成分类特征树的策略，成功地解决了25个字母和10个数字的识别问题测试结果表明，该方法及算法的平均正确识别率为98％，优于商用软件的识别率．     

基于边缘链码信息的黏连细胞分割算法

介绍了一种基于边缘链码信息的黏连细胞自动分割算法. 该算法对弱对比度的细胞图像预处理;对二值化图像进行链码跟踪,并计算边缘各点的链码和、链码差、等效周长、弧弦比等特征参数;利用特征参数判断边缘光滑段、边缘角点;对真实分割角点进行线性插值最终实现黏连细胞的分割. 将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不仅解决了黏连细胞的分割难题,而且能够准确进行细胞凹陷的修补和细胞图像的简单计数. 统计结果表明,相比于阈值法和先验模型法,该算法的分割成功帧占整个序列的百分比提高40%~60%.      

基于链码的轮廓跟踪技术在二值图像中的应用

介绍了二值图像的轮廓跟踪算法,在轮廓跟踪过程中,首先用行扫描得到轮廓起点,然后采用链码跟踪技术,跟踪其轮廓,得到一个封闭的轮廓信息,一直到所有的轮廓跟踪完毕为止。它能够实现一次扫描,得到所有的轮廓信息,且最终轮廓信息以链码序列来存储。在以后的拟合过程中,能更方便地对链码序列进行处理,得到理想的轮廓信息。     

基于链码特征的几何图形快速识别算法

针对目前几何图形识别算法计算复杂度高、处理时间长、识别种类少等问题,提出一种基于链码特征的几何图形快速识别算法.该算法结合链码直方图和链码空间分布熵,兼顾链码的统计特性和空间分布特性,具有尺度、旋转、平移不变性及链码起点无关性.仿真实验表明,该算法能够识别较多种类的图形,且识别准确率较高、较快.     

基于链码的轮廓跟踪技术在二值图像中的应用

介绍了二值图像的轮廓跟踪算法．在轮廓跟踪过程中,首先用行扫描得到轮廓起点,然后采用链码跟踪技术,跟踪其轮廓,得到一个封闭的轮廓信息,接着转向下一个轮廓,一直到所有的轮廓跟踪完毕为止．它能够实现一次扫描,得到所有的轮廓信息,且最终轮廓信息以链码序列来存储．在以后的拟合过程中,能更方便地对链码序列进行处理,得到理想的轮廓信息．     

星际争霸图像序列的群体行为识别研究

以星际争霸游戏图像数据的群体目标行为识别为研究目标,构建游戏中群体目标典型行为的数据集,并应用当前主流的行为识别方法对游戏图像序列进行了群体行为识别.群体目标典型行为的数据集共包含战斗、移动、静止这3类典型行为,每个行为样本中包含不同数量、不同背景和不同行为表示形式的目标单元,充分保证了数据样本的多样性.分别使用时间段...     

基于链码的人体骨架建模

提出一种基于链码和曲率的人体骨架建模方法.先通过形态学方法得到人体骨架并将其简化后用邻域法求出骨架端点,然后用链码表示骨架遍历得到骨架分叉点,并通过上肢链码的曲率值得到骨架拐点,再对各个关键点进行相应的连接,建立人体骨架模型,进而表达人体上肢运动的有效信息.实验结果表明,该方法取得了较高的拐点检测准确率,且耗时较少,建模效果较好.     

基于改进LRCN模型的驾驶行为图像序列识别方法

针对汽车安全辅助驾驶技术中驾驶行为识别精度低、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进LRCN模型的驾驶行为图像序列识别方法.采用自建驾驶行为数据集作为输入样本,经过金字塔降采样和高斯混合模型特征提取等预处理算法,得到标准视频图像序列,此序列传入以卷积神经网络和门控递归单元为基础搭建的网络模型做最优化处理,最终完成结果收敛.该模型使用Keras框架在GPU上计算,分别进行了环境适应性试验、预处理算法试验和模型对比试验.结果表明:预处理算法保证了模型的收敛,提高了模型对不同场景、不同测试对象识别的鲁棒性;在自建数据集上该模型的平均识别精度达94.3%,比传统LRCN模型高4.7%,且模型收敛的速度更快,泛化能力更强.     

基于标记点的图像配准

针对图像在采集过程中会受到物体表面反射及噪声等影响所造成的图像特征提取效果不佳及用整幅图像的像素点进行计算导致的运算量大、精度低等问题,提出了一种基于标记点的配准方法.该方法利用链码的概念,首先对图像进行预处理,提取出标记点质心坐标并根据提取出的质心坐标形成链码;其次,将质心链码做一阶差分形成差分链码,通过差分链码的旋转和平移的不变性得到配准点对对链码进行配准;最后,通过点对坐标计算旋转角度和平移参数.实验结果表明提出的方法对于图像平移和旋转情况下配准精度高,有较强的抗噪声性能并能达到很好的精度.     

多种印刷体汉字识别的一种方法

本文提出了一种新的描述多种印刷体汉字的方法——特征链码法.使用该方法无需先对汉字图像进行细化和平滑处理,可以克服汉字图像位移、不同大小以及一些噪声的影响.实验中针对常用的一级字库约3700个仿宋体、宋体、黑体(理论上还可以扩充到二级字库6700多个印刷体汉字,字体还可以增加楷体等),以及相应的尺寸出现的变化如24×24、24×48、48×48等做了特征抽取和识别试验,实验中还对链码特征库进行了几种预分类.     

一种基于hough改进算法的机场跑道识别方法研究

针对hough算法中常见的"虚假直线"问题的缺陷,提出了一种基于hough算法和freeman链码相融合的改进算法。这种方法运用几何,拓扑,辐射三方面的关联去降低它的识别复杂度,在以上特征的关联条件下,先进行freeman链码确定机场跑道粗略方向,再用hough变换去小范围识别跑道的两条直线。通过对可见光跑道图像和红外道路图像数据分析处理,表明该方法在跑道(直线)识别方面的健壮性、准确性和有效性。     

灌装液体药品质量的机器视觉检测与识别

针对机器视觉检测灌装液体药品中存在的对噪声敏感、难以区分杂质和气泡的问题,提出多帧序列图像检测与识别杂质的方法.在获取灌装液体药品连续序列图像的基础上,采取以最不相邻图像差分来获取瓶内液体图像中变动区域;选取多帧序列图像中运动对象建立目标链,从而提取可能是杂质的运动对象在多帧序列图像中的特征.运用具有较强推广能力的支持向量机对提取特征进行分类识别.实验结果表明:采用该方法可识别灌装液体药品的杂质,选取合适的支持向量机惩罚参数和核参数,其识别准确率可达95%,可以区分杂质和气泡等,可提高检测灌装液体药品质量的准确性.     

基于一步状态转移矩阵的Freeman链码压缩

本文阐述了在Markov链一步状态转移矩阵的基础上重建Freeman链码序列模型，给出了一种更合理的Freeman链码数据压缩算法，它在压缩较复杂的二维线条图像即较长链码的时候，具有比直接Huffman编码更优越的性能。     

基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法.静脉图像经预处理后得到二值图像,该算法首先对二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;然后,标注4连通区域并寻找到与连通区域相连接的端点与交叉点;再利用最小距离法将连通区域的边缘逼近成若干条线段,将线段角度作为特征;最后,利用改进的最长公共子序列算法,进行了局部区域匹配,并利用改进的豪斯多夫距离算法进行整幅图像的匹配.实验表明,该算法获得的图像特征具有较高的区分度,识别效果受采集静脉图像中信息缺失的影响较小,正确识别率可达到96%以上.     

一种新的P码直接捕获算法

对P码捕获算法中的直接平均法进行分析,对平均起始码相位差造成相关信噪比损失的问题进行研究,提出了一种新的补偿平均法.新的补偿平均法构造了一个本地伪码序列补偿对,通过补偿对叠加的方式实现对相关信噪比的补偿,减小了直接平均法中由于平均起始码相位差带来的影响.分析和仿真结果均表明,补偿平均法具有更高的相关信噪比;新算法的相关信噪比在整个平均起始码相位差空间上保持一致,比直接平均法在整个平均起始码相位差空间上的最低相关信噪比提高约3dB.     

基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别

手扶电梯(简称扶梯)乘客异常行为识别研究具有重要意义.针对传统行为识别算法易受环境影响、不能实时并准确对多目标进行识别的问题,提出一种基于人体骨架序列的扶梯乘客异常行为识别算法.该算法首先通过结合可变形组件模型特征的支持向量机检测乘客人脸,并用改进的核相关滤波器对其进行跟踪,从而得到乘客在扶梯中的运动轨迹;接着利用卷积神经网络提取轨迹中乘客的人体骨架序列,并通过模板匹配从乘客人体骨架序列中检测异常行为骨架序列;最后利用动态时间规整将其与各类异常行为骨架序列匹配,基于k近邻方法识别异常行为.对10段扶梯视频的实验结果表明,文中所提的异常行为识别算法处理速度达到10帧/秒,识别准确率为93.2%,能够实时、准确地识别多种乘客异常行为.     

图像区域边界抽取与链码树结构生成算法

通过定义二值图像像素顶点的链码,构造像素顶点矩阵,给出了一个基于像素顶点的线性的图像区域边界追踪和链码树结构的生成算法,算法在追踪和抽取区域边界的顶点链码的同时生成区域边界的链码树结构.算法复杂度是线性的,且适用于任意复杂图像区域.     

基于邻域一致性测度的链码改进方法

从图像中提取出的目标边界曲线由于受噪声的影响,使得相应的边界链码很难与目标形状一致,影响了用链码来分析目标形状．因此引入邻域一致性测度的概念,提出了链码的一种改进方法．利用该方法,对由Canny算子检测得到的边缘图像进行编码．实验结果表明,上述算法明显改善了常规方法对噪声敏感的性能,能有效地使用到链码分析目标形状的预处理中．     

基于多尺度边缘链码方向的图像检索算法

提出了基于多尺度的边缘链码方向的图像检索算法。首先采用不同的尺度对图像进行轮廓描述,获得多尺度的图像轮廓图;再对不同尺度的轮廓图进行链码方向统计,计算不同链码方向所占的比值,计算均向量;最后利用向量的欧式距离度量相似性。实验结果表明,该算法具有查准率高、检索性能良好等优点。     

一种低复杂度的QR码解码器的图像预处理方法

QR码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码解码器自动识别的重要步骤.在传统的直线检测和边缘检测手段的基础上,提出了一种新的QR码识别图像预处理方法.该方法通过使用校正图形按区域自适应取样来生成码流,可显著提高QR码的识别率.此外,还对QR码识别软件的手机平台移植进行了讨论.实验结果表明,本算法识别速度快,且可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题.