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针对多源异质的手背静脉异质图像的识别研究,提出了基于LBP和多层次结构的识别算法;首先对图像做适当的预处理,然后将LBP特征提取算法编码的手背静脉纹理特征图像作为多层次结构的输入,通过多层次结构的逐层由具体到抽象的特征提取,得到的特征具有更大的鲁棒性;最后该算法在多源异质的手背静脉图像库得到的识别率比传统的算法识别率高,达到96.57%;进一步表明该算法能够较好地解决由于多源异质问题对手背静脉识别所造成的识别率低的影响。 相似文献
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脉搏波是表征人体生理状况的重要指标,基于成像式的非接触式脉搏波检测技术在医疗健康领域具有重要的研究意义。鉴于目前非接触式获取脉搏波的方法存在波形细节丢失的缺点,提出一种利用近红外光源照明,多帧连续照相颈动脉搏动来获取脉搏波信号的方法。实验中,在波长为850nm的光源照明环境下,由工业级近红外相机远距离拍摄颈动脉搏动引起的表皮振动。选取感兴趣区域后提取到原始脉搏波信号,进而利用极大重叠离散小波变化对信号进行滤波处理,最终得到保留细节特征的脉搏波。对不同受试者的测量结果显示,方法获得的波形可以观察到主波、潮波及重搏波等特征,对于非接触式获取脉搏波具有重要的参考价值。 相似文献
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作为热波无损检测技术中的关键环节,热波图像分割对结构损伤的有效识别与准确评估具有重要影响。为克服红外热波图像背景噪声大,对比度低等因素对损伤识别的影响,提出了一种基于支持向量机的热波图像分割方法。该方法首先采用Wiener滤波对热波图像进行预处理,然后随机选取目标区域和背景区域内多个像素点的像素值组成目标向量与背景向量,对基于多项式核函数的支持向量机进行训练,最后将训练好的分类器应用于不同的热波图像,实现热波图像的分割。试验结果表明:该方法可有效克服热波图像背景噪声大的问题,较好地保留了缺陷区域分割的完整性;与基于硬阈值的图像分割方法相比,该方法能更好地抑制背景区域的噪声干扰,更有利于损伤的识别与评估。 相似文献
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文章针对焊件检测过程中需大量采集和分析实时图像的要求 ,利用小波分析的特点 ,相关跟踪识别视频图像运动状态 ,实现自动采集、分析处理和储存一并完成 ,解决了视频图像连续捕获不能得到高像质的问题。 相似文献
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针对手臂静脉这一生物特征,提出一种基于链码表示的静脉特征提取及匹配算法.由近红外手臂图像中提取出静脉的骨架结构,并将其分割为若干条曲线段,通过曲线的相对方向、相对位置及形状特征计算匹配曲线对,利用粒子群算法计算匹配曲线间的最优空间变换关系,根据静脉全局变换后点集的重叠情况判断匹配程度.针对来自9个国家的110位实验者组成的手臂图像库进行实验,Rank-1和Rank-10%识别率分别为74.5%和93.6%,优于改进Hausdorff距离及模板匹配方法,表明手臂静脉可作为一种新的生物特征来进行身份认证. 相似文献
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光电容积脉搏信号的峰值点自动识别直接关系到无创血氧饱和度测量与脉搏波峰-峰间期提取的准确率。提出一种小波联合识别方法:基于小波多分辨率分析原理校正影响脉搏波峰值点幅值的基线干扰,再利用二次样条小波模极大算法自动识别峰值点。将该方法应用到自行研制的光电容积脉搏波测量系统中,对采集的信号进行了校正与峰值点识别,通过在信号中增加随机噪声以评价方法的稳定性与可靠性,然后利用10组实测数据,对比本方法与传统差分阈值法的峰值点识别准确率,进一步评价方法的有效性。结果表明:本方法在较好地消除了基线干扰的基础上,在染噪的信号中仍然会较精确地检测出脉搏波主波峰,具有较好的抗干扰能力,有利于提高血氧饱和度检测及峰-峰间期提取的准确性,从而有助于后期人体呼吸功能评价与心率变异性分析。 相似文献
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针对货车运行故障动态图像检测,提出无故障目标识别工作模式,解决货车枕簧丢失故障的自动识别问题。利用Haar特征提取枕簧特征信息,基于AdaBoost算法选取特征并构建层叠分类器,等比缩放搜索窗口检测货车图像,最终分选出无故障的枕簧图像,从而大大地减少了待识别图像的数量,显著地提高了人工识别效率。实验表明,该算法使用的特征简单,搜索策略高效,不受枕簧位置、缩放和旋转的影响,抗噪能力强,对分辨率低、局部遮挡、光照不足或过度曝光等质量较差的图像仍具有很强的适应性,所提出的方案能够满足全天候条件下的货车枕簧目标识别,为货车故障动态图像检测的工程化应用奠定了基础。 相似文献
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基于光电容积脉搏波的方法可以用于人体血氧饱和度的无创检测,基于光电容积脉搏波测量时,由于信号采集过程中随机噪声等干扰,脉搏波信号中存在高频噪声,影响最终的血氧饱和度测量精度。提出采用基于连续均方误差(CMSE)准则的经验模态分解(EMD)法消除脉搏波信号中的高频噪声。利用自行研制的光电容积脉搏波采集装置采集脉搏波信号,应用该方法消除信号中高频噪声,并采用信号的频谱进行效果评价。结果表明:该方法有效消除了高频噪声,这将有利于人体血氧饱和度无创检测精度的提高。 相似文献
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为了对成像引信探测得到的变形严重的图像进行识别,提出了基于蚁群优化与人工神经网络相结合的坦克目标识别算法.采用SUSAN特征检测原则提取目标图像的角点特征,作为神经网络模式分类器的输入.针对BP网络收敛速度慢,易于陷入局部极小点等问题,利用蚁群优化算法训练网络权值,可兼有ANN的广泛映射能力和蚁群算法的全局收敛以及启发式学习等特点.仿真实验表明,新算法能够有效缩短网络训练时间,提高目标识别精度. 相似文献
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针对变光照环境下给皮带撕裂视觉检测过程造成的识别干扰,提出了一种基于洛伦兹信息测度(Lorentz Information Measure,LIM)分块的改进Ostu分割算法的结构光视觉检测方法。首先将红色线性激光投射到皮带表面,通过CCD相机捕获高对比度图像;然后利用LIM方法将ROI(Region of Interesting)区域根据其水平方向光照强度分块,并逐块通过线性加权Ostu算法进行图像分割,进而合并出整幅图像的激光条纹;最后提取激光条纹中心线,并对其信息特征进行分析比较,判断皮带是否发生撕裂。通过现场在皮带机上进行试验,在轻度和重度污染环境下,892张样本的正确检测率为95.72%,平均单张样本检测时间为89ms,检测精度和速度满足实用要求。 相似文献
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黄桃含有丰富的营养物质,深受消费者的喜爱。但在加工运输的过程中极易受到碰伤,给果农和销售商带来极大地经济损失。以往利用高光谱技术检测水果碰伤,通常是仅仅利用光谱信息或者图像特征建立水果碰伤检测模型,很少将图谱融合用于水果碰伤的检测。光谱反射率容易受到外界杂散光的影响,会丢失一部分真实信息,图像包含的信息量较少,仅仅只靠几个特定波段的图像很难精准识别。因此,为了实现对黄桃碰伤程度的精准分类,从而可根据不同碰伤程度的黄桃制定不同的处理方式,减小经济损伤。提出一种利用高光谱的光谱信息结合图像特征建立模型来检测不同碰伤程度的黄桃。以180个黄桃作为实验样品,首先分别采集轻度、中度和重度碰伤黄桃的高光谱图像,在每个黄桃的碰伤位置选取100×100像素的区域作为感兴趣区域,利用ENVI4.5软件提取碰伤区域的光谱信息。然后采用主成分分析(PCA)算法对采集的高光谱图像进行降维处理,在前5个PC图像中最终选择PC1图像作为黄桃碰伤的主成分图像,根据PC1图像的权重系数曲线挑选出6个特征波长对应的图像作为特征图像,将平均灰度值作为黄桃碰伤的图像特征。最后,分别利用光谱信息、图像特征、光谱信息结合图像特... 相似文献