灰度图像的最佳阈值分割算法

图像的分割是图像识别的前提和基础。在图像识别技术日益发展的今天，图像的分割技术自然倍受瞩目。本文提出了灰度图像的最佳阈值法分割算法。实验结果表明，该方法能够从图像中获取较为理想的目标图像，并具有一定的抗噪声性能。     

相机笑脸识别是怎么回事

打开数码相机,选择“笑脸识别”功能,然后自己对着镜头笑一笑——咔嚓!笑容瞬间已被相机拍下来了。为什么相机这么聪明,知道抓拍你的笑容呢？其实这就是笑脸识别技术,这种技术是在人脸识别技术基础上发展而来的。     

基于视觉的道路图像识别技术研究

道路图像识别技术在智能车辆、辅助驾驶、移动机器人等领域中得到了广泛应用,基于视觉的道路图像识别技术已成为众多学者研究的课题。介绍了几种不同的道路识别技术,并着重对基于特征的方法进了阐述,提出了基于区域特征的分水岭算法及改进方法,然后就道路图像的边缘检测进行了分析,最后给出了该领域的研究方向和发展趋势。     

Ontology及掌纹识别ontology的构建

论述了作者对ontology的理解，并构建了一个掌纹识别领域的ontology。     

钢筋自动计数系统中图像识别算法的研究

钢筋自动计数是钢材生产中的一个难题.现有的钢筋自动计数方法包括捆装棒材的图像计数和在线棒材的自动计数,它们的采集、处理方法有较大差别.本文对比分析了面积计数和模板计数这两种方法,指出了它们各自存在的问题以及需要完善和改进之处.     

基于高阶神经网络的遥感图像分类识别研究

BP网络的分类方法被广泛应用于遥感图像分类,但它存在局部最小值、隐含层节点数及训练速度等问题。高阶神经网络从一定意义上克服了这些缺点,取得比较好的分类效果。本文提出了时高阶神经网络算法的改进,将高阶神经网络作进一步扩展,使其特征数的局限减少,并结合自适应方法,使分类细化,且速度不会影响太大。本文简单介绍了BP网络和高阶神经网络各自的特点;详细描述了改进后的算法,提出对原有的学习方法速度的提高办法;最后分析了应用此算法识别图像的优势和灵活性。     

数字图书馆中的数字图像处理技术

图像信息的处理是数字图书馆资源建设中一个非常重要的过程。从图像数字化、图像运算、图像增强与复原、图像压缩、图像分割和图像识别等方面分析了数字图书馆中的数字图像处理技术,并对其发展进行了展望。     

基于迁移学习的家猪图像识别研究

为实现家猪图像识别并提高识别准确率,提出一种基于迁移学习的家猪图像识别方法。首先对现有数据集进行数据增强,然后迁移 VGG16 模型并对其进行微调,从而更好地提取图像特征并缩短网络训练时间。采用自归一化神经网络解决了梯度消失和梯度爆炸问题,在网络构造时使用全局平均池化代替全连接层,以达到降低模型过拟合的效果。实验对比结果表明,该方法分类效果较好,准确率达到了 84%,召回率和 F1 值分别提升至 0.8、0.82,各项指标相比基础模型均有所提升。     

浅谈数字视频网络的发展

本文对数字视频网络的发展趋势进行一定的分析,在存储网络、文件记录格式以及媒体资料查询与管理方面指出以后可能的发展方向。以期为各位同行提供参考。