飞机跑道胶痕的自动识别系统设计与实现

为了减轻机场跑道除胶工作人员的劳动强度,提高除胶工作效率,文章提出了一种基于机器视觉的胶痕自动查找和识别方法,设计了基于ARM单片机控制的图像无线采集和基于PC机控制的图像接收、图像预处理和图像识别系统。文章通过分析预处理后的数据特点,确定了基于细胞神经网络算法的胶痕识别算法,然后在MATLAB仿真环境下确定了该算法的最优模型和参数,最后在Visual C++ 6.0环境下完成了该算法的程序编译,调试并完成了对胶痕的自动识别过程。理论仿真和程序测试的结果证明了文章提出的方法在胶痕自动识别系统中的可行性,也为机场特种设备的无人化和智能化提供了参考。     

基于SOFM的人脸图像聚类方法比较

通过实验探讨了几种人脸图像聚类方法的效果,并给出了一些定性的结论。首先是试图找出数据量的大小对聚类效果的影响,实验结果表明,聚类数据量的增加可以使聚类结果更好,并且使用PCA方法提取人脸特征时,人脸轮廓信息越多,聚类结果越好;其次是将人脸图像按五官分割成不同的部分,然后分别使用PCA和ICA方法提取特征进行聚类,实验结果表明使用ICA方法比使用PCA方法提取的特征的聚类效果好。     

基于BitBP特征的多重级联人脸检测器

结合Haar和MB-LBP特征,提出了一种采用BitBP特征描述图像局部信息的方法,该特征可有效描述图像局部区域的灰度像素分布情况,具有比Haar和MB-LBP特征更强的分类能力。且可有效地克服Haar特征数目巨大、训练时间长的缺点。根据BitBP特性,提出一种多重级联的分类器。该分类器的每层均由单一BitBP特征的次级级联分类器构成。而次级级联分类器中的每层分类器均是一个小型的联分类器。利用多重级联结构,可获得更快的检测速度。     

基于Kalman滤波的核跟踪方法应用分析

人脸跟踪是计算机视觉领域中的一个具有重要应用价值的研究课题,其算法目前主要有两种：一是基于核的算法,是有效的统计迭代算法;二是Kahnan滤波嚣,是最优化自回归数据处理算法。本文探讨的基于Katman滤波的核跟踪方法,融合了上述两种算法的优势,更加有效地实现了人脸跟踪系统,     

智能交通车牌自动识别系统的设计

利用图像增强、边缘检测首先对车牌图像进行预处理,然后利用基于边缘特征和形态学相结合的方法对车牌进行定位,接着进行字符分割处理,并采用神BP经网络字符识别算法对车牌进行识别,最终实现车牌自动识别。实验结果表明,该系统对车牌识别效果较好。     

用于刀具自动识别与实时追踪技术的研究

为了提高中小型制造企业的刀具管理水平,对刀具的自动识别与追踪技术进行了研究,最终确定Data Matrix 二维码用于刀具的自动识别与追踪技术.实际应用表明,该技术优化了刀具资源管理过程,诸如减少刀具的加工准备时间等,加强了企业底层资源信息的采集与处理能力,降低了企业用刀成本,最终提高了企业生产率和综合竞争力.     

图约束字典和加权稀疏表示人脸超分辨率算法北大核心

针对低分辨率、低质量人脸图像重建问题,提出了一种新的基于稀疏表示的人脸超分辨率算法。在训练阶段,人脸的位置特征被用于保持人脸块的全局信息,人脸块间的几何结构被用于保持高低分辨率超完备冗余字典的流形结构,从而提高字典的表达能力;在重建阶段,K近邻加权稀疏表示被用于消除稀疏编码噪声,以提高高分辨率人脸图像重建系数的精度。实验结果表明,提出的方法取得了较好的主客观质量。     

前沿资讯

加快超导产业应用为国家能源安全战略作贡献——张德江副总理视察天津富通近期,中共中央政治局常委、国务院副总理张德江携工业和信息化部部长苗圩、国务院副秘书长肖亚庆、财政部部长助理刘红薇等一行,在中共中央政治局委员、天津市委书记孙春兰,天津市委常委、秘书长段春华,天津市     

人脸检测跟踪与特征点定位系统

实现的人脸检测跟踪与特征点定位系统,基于VC++6.0开发平台,使用opencv作为开发工具,有效缩短了系统的开发时间。首先,本系统采用adaboost算法进行人脸检测,通过合理的特征模板的选择实现了人脸的实时检测;其次,人脸跟踪模块选用camshift算法,利用人脸检测模块生成的人脸坐标传递给跟踪模块,实现人脸的自动实时跟踪,同时建立多个camshift跟踪器对多人脸进行跟踪,并有效地解决了人脸遮挡的问题;最后,通过ASM(active shapemodel)算法实现了实时人脸特征点定位。实验结果表明该系统实现的人脸实时检测跟踪及特征点定位,效果明显,可以作为表情分析和情感计算、视频人脸识别开发的基础。     

Cell image recognition with radial harmonic Fourier moments

Various types of moments have been utilized to recognize image patterns in a number of applications. Multi-distortion invariant－radial harmonic Fourier moments were investigated in the recognition of cell smear images. Image recognition experiments showed that radial harmonic Fourier moments are not only highly concentrated image features but also have a good property of antidistortion and antinoise. They may be used in fast and accurate automatic cell recognition.