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针对传统虹膜识别系统计算复杂、实时性差等问题,设计了一种激光测距法的智能虹膜识别系统。在Gabor滤波图像的基础上,利用分块图像的幅值均值和相位信息来提取虹膜特征量,并结合k-近邻算法来完成虹膜识别功能,减小识别时间并提高识别准确度;同时,针对红外相机在日夜转换时因可见光与红外光波长不同导致的虚焦、画面模糊现象,采用激光测距法自动对焦,实现低成本、快速、精确的人眼图像预处理。本设计将识别结果通过WiFi发送至云端服务器,减少了布线。经测试,该系统运行稳定、识别速度快,已应用于某安防系统。 相似文献
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由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法. 相似文献
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虹膜识别技术是一种非侵犯性的身份鉴别技术.文中探讨了虹膜识别系统,该系统分为虹膜图像的捕获、图像的预处理、特征提取和匹配几大部分;并在此基础上提出了自动虹膜识别算法和虹膜图像的校准技术,最后用基于相位匹配和二维傅里叶变换的幅值差方法来确定虹膜图像的匹配结果.实验证明,该方法运算速度较快,识别效果良好. 相似文献
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李淑燕 《重庆职业技术学院学报》2010,19(1):93-97
本文通过分析凸几何图形的邻维定理．在HSV颜色空间中利用HSV颜色模型提取出SV的内切圆半径R,并对色调H进行非均匀量化,结合颜色的空间信息提取联合矩阵HR空间颜色直方图做为图像检索的特征,利用欧氏距离进行相似度量。通过跟传统的颜色直方图和空间颜色直方图做为特征检索相比较,实验证明本文提出的基于HSV和邻维定理的HR空间颜色直方图图像检索方法能够有效地从图像数据库中检索出目标图像。 相似文献
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提出了一种基于粒子群算法的织物组织结构识别新方法。该方法采用USB数码显微镜摄取布样图像,经直方图均衡化以增加灰图图像对比度、二值化、去除噪声等一系列图像预处理,用经线纬线的宽度法来提取织物组织结构的特征,用粒子群算法进行识别分类。实验结果表明,通过该方法对织物组织结构的识别具有较高的准确率。 相似文献
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提出了一种基于粒子群算法的织物组织结构识别新方法。该方法采用USB数码显微镜摄取布样图像,经直方图均衡化以增加灰图图像对比度、二值化、去除噪声等一系列图像预处理,用经线纬线的宽度法来提取织物组织结构的特征,用粒子群算法进行识别分类。实验结果表明,通过该方法对织物组织结构的识别具有较高的准确率。 相似文献
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图像特征提取作为图像处理中的一项基本技术,仅依靠单一的图像特征很难准确、可靠地描述图像信息.利用四叉树分裂合并和局部特征SIFT算法的特点,本文提出了一种基于四叉树和特征融合的图像特征提取方法,首先利用四叉树对图像进行区域分割,然后对分割图像提取颜色直方图信息,接着使用局部特征SIFT算法进行特征精提取,达到特征信息的融合,从而更好识别图像特征信息.最后对此方法进行实例仿真,所提特征能够较完整地表示图像的特征信息,冗余度比较小,具有良好的尺度不变性. 相似文献
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图像噪声类型识别是抑噪方案研究的前提及噪声参数估计的基础,对后续的图像处理有着重要作用。利用含噪图像灰度直方图特性,对几种常见单一噪声类型进行识别。首先对这些噪声基于统计学的方法进行数学建模,获取不同类型噪声的随机矩阵,把这些噪声矩阵加载到灰度图像中;然后对图像中灰度等级相对一致的不连续区域分别采样并画出直方图,通过直方图中不同分量灰度值的分布及图形形状识别噪声类型。在前人的基础上增加了瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声等类型识别,对图像灰度直方图绘制方法进行了改进,扩大了采样区域的可选范围。对同一加噪图片均匀不连续区域分别采样,提高了噪声类型识别准确度。 相似文献
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为了提高脱机手写藏文字符的识别效果,提出了一种在小波变换基础上计算局部梯度方向直方图的特征提取方法.首先,对一个脱机手写藏文字符样本图像进行一次Haar小波变换,得到相应的一级近似分量;然后,将这个一级近似分量划分成几个等尺寸的子区域;最后,计算每个等尺寸子区域的局部梯度方向直方图,并将所有子区域的全部局部梯度方向直方图的值作为该字符图片的特征.在最近建立的脱机手写藏文字符样本数据库(THCDB)上的实验结果表明:提出的特征提取方法识别效率较高,且识别效果较好;和细节分量相比,近似分量对提高识别精度具有更大的贡献. 相似文献
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为提高虹膜识别系统的识别率和识别时效性,设计了基于多通道Gabor滤波和二维主分量分析(2DPCA)的虹膜识别算法。利用多通道Gabor滤波器对采集的虹膜进行特征提取。由于得到的特征向量矩阵的维数通常较大,会影响特征匹配和虹膜识别的运算速度,因而需要对特征矩阵进行降维处理。2DPCA算法能有效地克服传统虹膜识别系统中的"维数危机"问题,在保留虹膜特征主分量的基础上,降低虹膜匹配运算量,提高虹膜系统的识别效率。虹膜识别采用差异度匹配法,通过阈值比较得到识别结果,对容量不等的各类虹膜图库均具有良好的适应性。实验中对容量为50的虹膜图库进行了算法测试,系统的最低识别率达到了88%,识别时间仅为传统非降维识别方法的一半。理论分析和实验结果表明,该算法对虹膜纹理的特征提取精度高,识别率高,识别速度快。 相似文献
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为解决手工提取图像特征过程繁复和参数复杂问题,提出一种基于深度学习的协同KPCANet模型。该算法能够对现场采集到的人脸数据和特征进行提取和分类,通过提取分块直方图特征进行编码协同表示,将测试样本归于残差最小的类中对人脸数据进行识别和运算。实验结果表明,协同KPCANet模型在滤波器数量L1=10时一层卷积层与L2=15时二层卷积层的正确率分别达到99.17%和99.44%。协同KPCANet模型不仅能使运算过程简洁,还能提高识别结果准确度,提升识别效率。 相似文献
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虹膜识别是根据不同人眼中虹膜图像间存在的细微差异来辨别人们的身份。全世界找不到虹膜特征完全相同的两个人,即使双胞胎、同一人的左右眼也大相径庭。所以虹膜被科学家测评为识别精度最高的生物特征。在国际通关中,虹膜识别已是身份验证的主要生物特征之一,我国二代身份证已为生物识别预留了空间。也许,不久的一天,它不仅有可能取代您的身份证、银行卡、护照、保险柜密码,甚至有可能就是您的家门钥匙。 相似文献
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为提高样本在分布不均衡情况下的识别精度,提出一种改进的ResNet50卷积神经网络光伏热斑识别算法。首先,为增加初期红外纹理信息流入、调整网络宽度,设计一种头部分组特征提取模块,并将其嵌入到残差网络中,提高网络在图像细微特征方面的提取能力;然后,将通道注意力机制与残差模块相结合,增加网络通道间的热斑特征信息权重,提高模型识别性能和网络收敛速度;最后,通过图像转换HSV颜色空间、平均H分量梯度直方图峰值等数据预处理方法,将负样本转为多分类数据集,并用于热斑识别网络模型,实现热斑识别结果的可视化。实验结果表明,对比其他算法,改进后的ResNet50网络在识别精度上得到显著提高。 相似文献
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针对区域级背景减除问题,提出一种基于图像块对比度直方图特征的背景减除方法。对于已输入的一段视频,将每一帧视频分割成图像块,并提取对比度直方图特征。在该特征上通过自描述方式将前景作为噪声误差项与背景分离,随后使用稀疏子空间聚类方法构建关于对比度直方图特征的聚类,而对于特征聚类的主成分分析给出了关于背景特征的多个子空间,并以此作为区域级背景模型。在后续输入视频帧中提取对比度直方图特征,将其投影到各子空间中计算重构误差,以此作为前背景的决策依据。实验结果表明,该方法能够有效减除视频中的背景。 相似文献