基于二维主成分分析方法的人脸识别

由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题.主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一.使用二维主成分分析方法(2D PCA)实现了人脸识别,传统的主成分分析方法(PCA)把图像矩阵转换成列向量进行处理,从而丢失了一部分特征信息,并且使协方差矩阵的维数很高、计算量很大;2D PCA直接在图像矩阵上进行处理,充分利用了样本类别的差异,大大减少了计算量.在ORL人脸库上利用2D PCA方法进行实验,实验结果表明2D PCA优于PCA.     

智能门禁系统的设计

本文设计了一种基于人脸识别的门禁系统,采用ARM+Linux平台、USB摄像头作为图像采集设备,通过PCA算法识别人脸,在人脸库中搜索是否有对应的人,如果搜索到,则打开门;没有则发出报警声,提示管理员。     

基于形态学滤波和PCA的人脸图像识别方法

针对基于主成分分析(Principal Components Analysis PCA)的人脸识别方法容易受光照影响的问题,提出了一种基于形态学滤波和PCA相结合的人脸识别方法,首先利用形态学滤波对含噪人脸图像进行滤波处理,然后通过PCA提取特征,最后利用最近邻法进行分类,在ORL人脸数据库上的实验结果表明,本文方法取得了比传统PCA更好的识别性能.     

基于CLM的人脸特征点检测

人脸分析在人机交互中发挥着重要作用,人脸特征点检测是人脸检测、人脸特征提取以及人脸分析的重要组成部分之一,因而鲁棒的人脸特征点检测算法受到广泛关注。人脸特征点检测经常使用的方法有ASM和AAM,CLM分别继承了ASM和AAM的一些特征,速度和效果也得到了提升。主要介绍CLM模型的构建和CLM模型的搜索方法,其中CLM模型由形状模型和面片模型组成,形状模型用PCA建立,面片模型由SVM训练获得。     

基于PCA和C4.5决策树的新疆哈萨克族食管癌图像鉴别研究

目的:探讨C4.5决策树算法结合主成分分析法(PCA)在新疆高发病食管癌X钡剂造影图像分类中的应用。方法:选取新疆高发病食管癌图像200张,其中蕈伞型和溃疡型图像各100张。对图像进行归一化、去噪和空间转换等预处理;对图像进行二尺度小波变换提取图像的低频信息,然后对其进行灰度共生矩阵法提取图像的特征;采用主成分分析(PCA)法对所提取的特征进行筛选;通过构造决策树C4.5算法分类器来验证特征的分类能力。结果:使用决策树C4.5算法分类器,对主成分分析获取的特征及综合特征进行分类。PCA选择的特征分类准确率为95%;使用综合特征分类准确率为80%。结论:综合特征的分类准确率与PCA选择的特征相比较低,表明在进行分类时,冗余特征可能会降低分类准确率;而本研究采用PCA选择后的特征分类准确率较高,表明该算法能有效减少冗余特征,弥补了过高维数的特征向量易引起维数灾难的问题,从而使得分类准确率得到了提高。一定程度上为后续的其它组织器官的特征提取提供了依据。     

一种改进的基于遗传算法的人脸识别方法

针对常见的基于PCA的人脸识别方法在识别过程中所遇到的计算量大、分类特征不佳等问题,提出了基于遗传算法的PCA+2DPCA的人脸识别方法,并通过实验,利用ORL人脸数据库验证了该方法的可行性。     

基于人脸人耳多特征的融合识别

正本文针对人脸识别技术,提出了基于LBP和PCA的生物多模态融合的观点。在生物识别领域中,具有较高的识别准确性,同时降低了采样的复杂度,顺应了生物特征应用领域的趋势。由于单一的人脸或人耳可以提取到的特征信息较少,识别时易出差错导致识别率较低。本文为了提高人物的识别率,保证身份验证时的准确性,提出了基于人脸人耳特征融合的识别技术。通过PCA算法降     

基于飞思卡尔DG128单片机的智能车路线识别系统

本文简要介绍了"飞思卡尔"杯全国大学生智能车竞赛的规则,叙述了能够实现路线识别功能的传感器--摄像头的识别原理,着重论述了用飞思卡尔DG128单片机借助摄像头识别路线时的数据处理方法、抗干扰措施以及控制策略.其中,通过LM1881芯片将摄像头的视频信号进行分离,在程序中通过黑点提取、黑点分析、黑点连续性判断、连段处理等部分降低赛道以外的干扰信息.     

基于ZC301PLUS的视频图像采集实现

在ARMS3C2410开发平台上,采用ZC301P摄像头,结合Vedio4Linux的关键技术,实现了Linux 环境下使用USB摄像头完成视频和图像采集的功能.     

基于主成分分析的油田油水层预测

本文对新疆油田公司的测井数据,利用主成分分析法(PCA)提取参数的有效特征,消除相关性,结合马氏距离判别法,建立了油层水层的预测模型,判断了油层和水层。实验结果表明,PCA+马氏距离方法的预测准确率达92.7%,高于直接用马氏距离及用人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)对原始数据进行判断的准确率。     

滚球控制系统

本方案采用了K60单片机为核心的滚球控制系统。该系统主要由K60单片机模块、稳压模块,摄像头模块,图像处理模块构成。有K60来显示该系统的功能。通过UART和电脑通信,通过摄像头颜色识别技术来收集信号,以期获得准确的转向,利用PID算法调整舵机位置并用舵机来改变小球运动方向。在直径不大于2.5cm的小球能够按照指定的要求在平板上完成各种指定的动作这个条件下。在区域2开始后,先利用Openmv摄像头识别技术来获取舵机转动方向是本方案的重要步骤。本方案利用了身边的材料,采用的木板较轻便灵活,采用摄像头使数据更准确,采用PID算法使小球能够按照指定路线移动。     

单线电脑遥控遥信装置

在煤矿、电力企业等单位,需要对作业面、生产线进行远程或近程遥控,以便及时了解、控制现场.现在广泛使用的遥控遥信装置都是由电脑、摄像头等组成的,这类遥控遥信设备结构复杂、造价高、操作麻烦、检测维修不便.     

“人眼”摄像头

正德国萨尔兰大学的研究人员发明了一款家用摄像头,它不仅有监控作用,还兼具"震慑作用"。摄像头是仿造人眼来做的,包括头骨、眼睛、眉毛,连眼角的鱼尾纹都有,而摄像头就位于瞳孔当中。该摄像头内部安装了6个电动伺服电机,可以控制眼球和眉毛运动。当它对焦到某个物体上时,甚至还会像真的人眼一样死死盯着。遗憾的是,目前这个魔性的监控摄像头还处于开发阶段,暂无量产计划。     

基于特殊PCA的学生成绩影响多因素分析

现代计算机技术飞速发展,有各种各样的成绩统计分析方法,PCA主成分分析法逐渐成为当今的流行算法之一,并且产生了快速在线PCA、局部PCA和健壮性PCA。本文针对PCA主成分分析的一种特殊应用对学生成绩等结果影响因素的大小程度进行分析。     

基于SVM车型识别系统的设计

车辆自动识别分类技术是智能运输系统的重要组成部分,它对特定地点和时间的车辆进行识别和分类,并以之作为交通管理、收费、调度、统计的依据.要实现我国公路收费自动化、管理规范科学化,车型自动识别方法的研究势在必行.本文研究基于车型图像代数特征的车型识别方法.该方法首先利用背景差分法从背景图像中提取出运动车辆,并对车型图像进行预处理,然后采用特征并行融合的方法即用PCA方法,最后通过支持向量机分类器进行车型识别.     

黑衣绅士：CECT A100手机

将200万像素摄像头、多媒体播放、全屏智能手写输入以及存储卡扩展等高端商务手机的所有特征全部揉合在一起时会是什么样子呢？CECT A100手机现在为我们提供了标准答案。     

基于Android的移动监控系统设计

现在是个多媒体技术和计算机网络迅猛发展的时代。基于人们能随时随地的观察监控区域画面这一需求,本文旨在介绍如何设计一套基于Android平台的移动监控系统。该系统由前端摄像头、视频服务器、通信网络和Android手机四部分组成。摄像头主要是采集数据,对数据进行初步压缩打包处理,之后将数据发送到视频服务器。视频监控技术融合了多媒体、计算机和网络等技术。技术的发展和市场的需求合力推进了基于Android的移动监控的发展,旨在建立一个成本低、覆盖广、效率高和监控方便的移动监控系统。     

基于HHT和PCA的电能质量数据压缩

针对电力系统日益突出的海量数据存储问题,本文提出了HHT和PCA结合的算法用于电能质量数据压缩.利用HHT进行电能质量信号的故障点检测,将故障信号和正常信号区分重组后用PCA进行压缩以达到数据压缩的效果.采用电能质量数据作为测试样本,实验结果表明,本文算法的压缩性能良好,重构质量高.     

基于Processing的移动物体追踪定位

本文主要介绍了利用Processing互动媒体制作软件结合摄像头、实现了一种对于移动物体追踪定位的方法,系统通过摄像头监控前方区域,设计人机交互界面,实时显示摄像头采集到的图像,在Processing中根据彩色图像RGB分量值的变化通过背景相减法来追踪物体,并且通过确定该物体在摄像头区域中的坐标,实现对移动物体的追踪定位。     

基于区域特征跟踪法的特征识别研究

本文介绍了特征识别技术运用于交通管理获得信息的原理,说明了车辆信息识别系统的组成结构,详细阐述了该系统中视频图像中的车辆鉴测、跟踪和分类的详细设计及方法。本文论述了在利用摄像头监测多车道车流量的情况下,如何运用运动分割与模型匹配的方法进行车流信息的统计。为了减小视频像素的计算量,本文还提出了区域特征跟踪法。