物体三维图像的物理数学原理

物体的三维成像过程,人们多由波的迭加原理进行描述,而从基本物理数学过程予以解释的尚不多见.本文试从物理的数学原理给三维成像一个根本解释,从而从更深层次上加深对三维图像--全息术的理解.     

考虑夜间视觉图像误差的人行道识别技术

传统视觉测量方法在夜间环境下,存在误差因素繁多、对比度差、结构相似性差等缺陷,无法准确识别人行道中的行人目标,提出了考虑夜间视觉图像误差的人行道识别方法,塑造目标模型更新机制,根据目标颜色直方图相似度和形状变化信息运算目标变化程度,及时更新夜间人行道上行人目标模型,利用夜间视觉图像误差达到识别目的,将待识别行人图像当成期望图像,对同类运动物体进行注视跟踪,确保实时采样图像收敛于期望图像,由图像反馈以及物体运动自适应补偿构成控制律,完成夜间环境下行人目标的准确识别。仿真实验说明,所提方法可对夜间环境下人行道中行人目标进行准确识别,具有较高的识别效率和鲁棒性。     

基于改进神经网络的图像生物特征识别方法

在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。     

基于HOG特征和SVM的手势识别

手势识别具有比较丰富的应用领域,而领域的变化也会对识别的结果产牛较大的影响.在诸多手势识别方法中,基于计算机视觉的识别技术对环境最敏感,例如光线亮暗、复杂背景、手势旋转等.为克服环境带来的影响,借鉴了近年来在目标检测研究中应用较多的梯度方向直方图技术,将其用于手势识别中.这种方法使得基于视觉的手势识别对环境不再敏感,得...     

一种基于特征整合理论的物体识别模型(英文)

基于认知科学的研究提出一个新颖的计算模型用于物体识别.特征整合理论为计算模型提供了总体路线.基于最大熵原理构建学习过程,获得必要的先验知识构成认知网络.利用认知网络,将底层的图像特征和高层知识捆绑起来.利用条件随机场的基本概念和原理建模捆绑过程.将计算模型应用于现实世界的物体识别,在标准图像库上进行评估,取得了很好的效果.     

基于改进的四叉树分解多聚焦图像融合算法研究

多聚焦图像融合的目的是将两幅或多幅部分聚焦图像融合为一幅全聚焦图像。本文提出一种基于四叉树分解和鲁棒性主成分分析(RPCA)的空间域多聚焦图像融合算法。首先利用四叉树分解算法将源图像分解为最佳的四叉树形结构图像块;同时,在四叉树形结构中,使用鲁棒性主成分分析算法对其聚焦区域进行探测,将聚焦度探测结果作为停止四叉树分解的条件;最后,从源图像中提取出聚焦区域重建为一幅全聚焦图像。本算法充分发挥了四叉树分解和鲁棒性主成分分析的优势,实验结果证明,本文提出的算法在主观视觉和客观评价指标上都取得了较好的效果。     

基于主成分分析的人耳识别系统研究

针对人耳识别技术的研究现状,采用主成分分析提取人耳图像特征,在此基础上建立一个人耳识别系统。实验结果验证了利用主成分分析提取人耳图像特征的可行性与高效性,为解决该类问题提供了一个有效的新途径。     

基于计算机视觉的检测方法及应用分析

随着计算机技术的不断发展,我国计算机视觉检测方法也取得了良好的成就。进行计算机视觉研究的最终目的,就是实现计算机采用视觉观察和理解世界,提高自主适应能力。在这个技术中,正确合理的图像分割,是进行图像处理以及实现计算机视觉应用的重要问题之一。本文重点分析了基于计算机视觉的检测方法以及应用,对计算机视觉的检测和应用提供了有价值的路径参考。     

基于人像识别技术的护照鉴定系统

本鉴定系统旨在使计算机具有通过人像识别束鉴别护照的功能。系统中以字符识别为先导，以人像识别为核心，是一种依托于图像理解、模式识别、计算机视觉和神经网络等高技术的智能系统，在公安、边检、旅店等行业具有广泛应用前景，可以有效地防范各种形式的刑事犯罪与经济犯罪。     

基于数字图像处理技术的汽车挡风玻璃识别算法研究

随着社会的不断进步和经济的飞速发展,汽车的数量在当今社会也越来越多,交通运输建设行业在交通控制、安全管理效率等问题上面临巨大挑战。为了解决交通运输领域更高更全面的技术要求,智能交通系统成为目前世界交通运输建设领域的前沿研究课题,本文具体研究了挡风玻璃的识别技术,是一项涉及到数字图像处理、计算机模式识别技术和视觉技术、人工智能等多门学科的技术,整个处理过程分为图像采集与处理,图像预处理与目标识别三大模块。     

基于光流计算的行为识别

论述了基于光流计算的行为识别方法。该方法采用选取序列图像中的光流特征,不需要预先获取图像背景,计算结果只依靠连续帧的相对运动,不受环境的影响,因而比较适用。     

基于移动终端的物品识别系统设计

介绍基于移动终端的物品识别系统设计。采用图像提取与分离技术,结合计算机及数据库相关技术,对手机拍摄图片进行处理分析,以确定图像对应物品,并通过检索查询获取物品相关详细信息,方便消费者购物、商家信息发布等,推动电子商务发展。     

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。     

图像信息基于内容检索方法的研究分析

通过分析阐述图像基于内容检索的基本思想和核心问题,本文对当前常用的基于内容检索的方法和技术进行了较全面地介绍和评论。     

三种基于特征的物体识别算法对比与分析

利用特征进行物体识别已经是图形图像处理和模式识别的重要方法。着重对Haar特征、广义hough、SIFT/SURF3种强大的物体识别算法的原理进行了分析,得出了这3种基于特征的物体识别算法的特点异同和各自的应用场合。指出:在设计物体识别算法时,一般都会综合几种特征算法,或在此基础上加入色彩等其它信息。     

基于SVM的人脸表情识别

提出利用独立成分分析提取人脸表情特征并用SVM进行识别的方法。实验分析SVM的一对一、一对多两种多分类方法,实验验证了ICA和SVM在人脸表情识别上的可行性和有效性。     

基于步态特征提取方法的研究

对步态识别的国内外研究现状进行了详细的论述;介绍了基于步态识别的身份识别过程,阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法;对步态识别的下一步工作进行了探讨。     

基于矢量量化的话者识别的研究

话者识别是计算机生物认证技术的一种,是根据语音波形中反映的说话人生理和行为特征的语音参数,自动鉴别说话人身份的技术,有着广阔的市场应用前景。本文研究的是基于矢量量化方法的话者识别。     

基于主成分分析的致密砂砾岩储层岩性识别方法

岩性识别是测井解释储层评价中的一个重要环节,致密砂砾岩地层岩性复杂,非均质性强,利用常规测井曲线交会的方法识别精度较低.本文采用主成分分析法将多个测井曲线变量提取为主成分Z1和Z2,累计贡献率达85.58％,能准确地反映出原变量的真实信息.根据研究结果可得,主成分分析法能有效的将致密砂砾岩划分为中细砂岩、含砾粗砂岩、细...     

基于集成分类器的新疆哈萨克族早期食管癌X线图像的分型研究

目的:讨论Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器对新疆哈萨克族食管图像分型中的分类能力。方法:使用Matlab图像处理软件,对食管X线图像进行预处理,对预处理后的图像使用灰度共生矩阵和Hu不变矩特征进行图像特征的提取;然后,使用主成分分析法对特征值进行筛选优化,得到分类能力较强的特征值;最后,使用Weka软件,将3个不同的集成分类器对正常食管和早期食管癌图像进行分类,并进行分类模型的评估。结果:使用Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器结合降维后的灰度共生矩阵特征值对食管图像进行分类时,正常食管的分类准确率是82%、94%、88%,早期食管癌的分类准确率是94%、88%和94%;使用降维后的Hu不变矩特征值和3种集成分类器对正常食管和早期食管癌进行分类时,正常食管的分类准确率是60%和64%、61%,早期食管癌的分类准确率是57%、68%和65%;结论:3种集成分类器结合灰度共生矩阵对正常食管和早期食管癌X线图像进行分类,其分类准确率与Hu不变矩相比分类效果更显著。说明灰度共生矩阵结合3种集成分类器更适合用于区分正常食管和早期食管癌X线图像。