一种基于模板匹配的手指静脉识别算法

相对于指纹识别等传统生物特征识别手段,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。本文设计了具有自适应光源系统的手指静脉采集仪,能够自动获得亮度均匀的手指静脉图像;提出了一种基于模板匹配的手指静脉识别算法,采用基于多方向灰度谷底搜寻方法提取手指静脉特征,然后将从同一手指多个图像中提取的静脉特征合成模板,并通过门限阈值消除模板中的随机差异信息。实验结果表明,运用本研究提出的基于模板匹配的手指静脉识别算法能有效提高识别准确性,具有99.10%的识别准确率和1.03%的等错误率。     

使用改进的方向滤波与修正的Hausdorff距离的指静脉识别方法

针对已有静脉识别方法存在的识别结果易受图像质量影响、计算量大的问题,提出一种使用改进的方向滤波与修正的Hausdorff距离技术的指静脉识别方法.根据指静脉图像具有的方向特性设计邻域方向模板及方向滤波器模板对图像进行滤波增强处理后,利用修正的Hausdorff距离模板匹配的思想,在距离变换空间内实现指静脉图像的匹配识别.实验结果表明,该方法对指静脉图像的匹配识别具有较好的准确率.     

模板匹配技术研究及其在车牌识别系统中的应用

采用模板匹配技术在图像识别系统中是一种比较简单而快速的方法,模板匹配技术就是把未知图像和一个标准的图像进行比较,找出它们之中是否存在相同或相似之处.找出最相似的字就是其识别的结果,该过程称为"匹配".     

基于Harris角点匹配的工具识别方法

图像匹配对于工具识别过程具有重要意义,传统的图像匹配算法匹配过程复杂导致匹配速度慢,在实际应用中有局限。为了提高工具识别的效率,通过分析工具图像特征,设计出一种基于Harris角点特征的图像匹配方法进行工具识别。首先用Harris算法提取工具模板图像与搜索图像角点特征,然后使用归一化互相关匹配算法计算工具模板图像与搜索图像角点特征的相关值,进而确定匹配点对,最后采用RANSAC去除错误匹配点对。通过实际数据验证,基于Harris角点特征的图像匹配方法与传统方法相比,不仅识别速度快,鲁棒性好,而且在实际工程应用中更具适用性。     

基于模板匹配的纸币号码识别系统

设计了一种能准确识别纸币号码的系统;该系统首先通过CCD摄像头采集图像,然后经过图像处理、扫描法定位、模板匹配几个过程输出号码串;为了提高识别率,采用基于图像轮廓提取和利用图像上、下矩对字符进行粗分类的模板匹配算法,显著减少模板匹配的计算量;实验结果表明,该方法取得了较高的识别率,并且已经在一个实际的系统中得到应用.     

两种改进的模板匹配识别算法

在开发在线轮胎编码图像自动识别系统时，通过对现有常用的几种识别算法分析与研究，提出了两种改进的标准模板匹配识别算法，分别是基于特征加权的模板匹配算法和基于特征块的模板匹配算法，两种改进的算法都以抽取字符特征为基础，结合模糊原理进行识别，经过理论分析与实际测试，两种改进的识别算法都进一步提高了图像字符的识别率。     

一种基于模板匹配的数字仪表字符识别方法

针对工业生产中数字式仪表的自动识别问题,利用图像处理技术和匹配技术,提出了一种仪表显示字符的识别方法.通过图像灰度化、直方图增强和中值滤波去噪等技术对图像进行预处理.运用相关匹配图形模板匹配的方法对输入的字符模式进行初始分类和识别.测试结果表明,算法能够自动、快速、准确地识别出仪表的显示字符.     

基于模板匹配的苹果果实识别

为了实现果蔬收获机器人的果实识别和定位,同时为了消除由于果实大小和生长角度对识别的影响,以自然环境下的果园苹果作为识别对象,采用模板匹配方法,计算目标图与模板图的归一化互相关系数矩阵,通过在空域对模板图像做尺度变换和角度旋转进而对目标图像进行模板匹配,实现对果园苹果的果实识别。实验结果表明,该模板匹配算法能有效识别自然环境下的苹果果实,可以用于机器人视觉系统的识别任务。     

国内机场目标识别研究现状与展望

介绍了基于跑道检测的机场识别、基于结构特征的机场识别和基于模板匹配的机场识别,并结合图像的类型和图像的分辨率对各识别方法进行分析和比较,讨论了机场识别的关键技术和应用难点,并提出了对该问题的思考和进一步研究的设想.     

图像分析中的矩技术

矩技术可广泛应用于图像检索和识别、图像分割、模板匹配、数据压缩、数字水印及运动图像序列分析等领域,近年来其研究取得了较大的进展。为了使人们对这一技术有个概略了解,首先对图像分析中的矩技术进行了较为全面的介绍和评述;然后着重探讨了离散正交矩技术在图像特征表示、图像重建、计算性能等方面的研究现状;最后提出了图像分析中的矩技术目前存在的问题和进一步的研究方向。     

基于核函数的Fisher判别分析算法在人耳识别中的应用

针对人耳图像自身的特点,并通过对现有生物识别技术的研究,本文尝试采用了一种基于核函数的Fisher判别分析算法对人耳进行识别。该算法不仅可以有效地提取人耳特征,获得较高的识别率;而且还可以解决因为光照和人耳旋转角度等因素带来的非线性问题。实验表明:采用基于径向基核函数的Fisher判别分析算法对人耳图像进行识别,其识别率最高,为98.701%。     

基于特征匹配的集装箱识别与定位技术研究

集装箱识别与定位是实现港口自动化的关键技术之一。模板匹配是一种较常用的 图像识别方法,但传统的模板匹配算法仅基于像素的灰度信息进行对比匹配,当外部环境稍有 变化时,算法的鲁棒性会大幅下降,且存在匹配效率不高,适应性不强等问题。提出基于目标 颜色模板预定位与变步长图像块匹配分割相结合的算法,将具有形状不变性的特征向量作为集 装箱实时识别与定位的重要依据,实验结果显示该识别方法能有效提高图像分割效率,同时对 目标平移、旋转、尺度变化具有适应性。     

基于Adaboost算法的虹膜合格状态检测

虹膜图像的采集是业界公认的难点,也是制约虹膜识别广泛应用的主要原因。怎样快速方便地采集到一幅清晰度足够并且有丰富纹理的高质量虹膜图像,对虹膜识别的速度和准确度都起着至关重要的作用。提出了一种基于Adaboost的虹膜图像合格状态检测和定位算法,能够快速有效地一次性检测出虹膜图像采集中的各种不合格图像,例如图像中没有完整眼睛、眼睛睁开程度不够、闭眼、斜视、运动模糊等。大量实验结果表明,该算法具有较好的检测准确率,对各种干扰情况有较强的鲁棒性,并且检测速度快,能够达到实时要求。对于检测合格的图像,还可以大致定位出虹膜在图像中的位置,为后续的虹膜定位节省时间。     

基于自动识别的自动打靶机器人系统

开发了一种基于图像识别的自动打靶机器人系统.该系统利用OV7670摄像头获取靶面图像,经过图像处理及靶面识别后得到射击成绩.本系统完成了对图像的采集 、识别 、判靶算法的研究,综合运用图像灰度化 、二值化 、阀值分割等图像预处理方法,采用局部特征识别的算法进行靶面检测,应用灰度特征识别光斑区域,以STM32F407单片机进行实时处理 、控制触摸屏显示环数.     

基于VC++6.0的目标识别和跟踪算法验证系统

介绍了基于VC 6．0的目标识别和跟踪算法验证系统。该系统由图像导入、算法选择、单帧处理、多帧处理、AVI视频生成和播放、帮助等六大模块组成，可方便地进行目标识别和跟踪算法的开发，为最终研制实时图像处理系统提供依据。     

交互式等值线图纸矢量化方法

等值线图纸矢量化在地质、地球物理、地理信息系统等方面有广泛的应用, 计算机自动识别在实际应用中尚存在一些不足,论文通过改进基于圆跟踪的等值线矢量化算 法,提出了一种交互式的等值线的矢量化方法——等值线间隔追踪算法,通过人工干预弥补 计算机自动识别存在的缺陷,保证追踪的正确性,适用于灰度等值线图像的矢量化,具有实 用性和高效性。     

一种基于外部轮廓的数字验证码识别方法

提出了一种基于数字验证码外部轮廓结构特征的简单、快速数字识别方法。首先对验证码图像进行二值化处理,并将二值化图像分割成相应若干单个数字图像。然后对分隔出来的单个数字图像外部轮廓的上、下、左、右4个方向进行特征计算,最后依据所计算得到的外部轮廓方向是否具有突变、左斜、右斜、圆弧等特征来对它们进行识别。实验结果表明该方法具有比神经网络、模板匹配等方法简单、快速、鲁棒的性能。     

基于区域分割的水下目标实时识别系统

提出了一种基于最优阈值分割算法的水下目标自动实时识别系统。该系统首先运用去噪、图像均衡等方法对实时摄取的水下图像进行预处理。然后运用基于遗传算法优化的 Otsu(即大津方法)最优阈值分割算法对所得图像进行区域分割并提取图像的特征向量。最后采用 BP 神经网络对提取的特征向量进行自动分类从而最终确定了水下目标的类型。水槽仿真试验表明该方法能够在恶劣的环境下自动地检测水下目标,而且该方法具有较强的抗光线干扰能力和较高的准确度。     

变电站关键图像识别技术研究

随着变电站巡检机器人的不断普及,针对巡检图片的识别逐渐成为研究的重点与难点。该文采用基于两次模版匹配与霍夫直线变换的方法对变电站巡检机器人图像中沉降、油温、液位、红外温度读数等场景下的关键信息进行提取识别,以提高变电站巡检效率,对实现变电站的智能巡检具有重要意义。     

一种混合特征的人脸识别算法仿真研究

研究人脸识别优化问题,人脸图像受光照、人脸表情和位置变化等因素影响,由于图像具有复杂的多尺度特征,传统人脸识别算法只能提提取局部或全局特征,不能准确描述人脸图像,导致人脸识别率低。为了提高人脸识别率,提出一种小波分解和LBP算子相结合的人脸识别算法(WTLBP)。WTLBP首先利用小波变换对人脸图像进行分解,将人脸图像分解成大尺度和小尺度图像,然后采用LBP算子提取人脸图像的多尺度特征,最后采用概率统计法对人脸进行匹配识别。对ORL人脸库进行仿真,结果表明,WTLBP能够提取到人脸图像更加丰富的局部和全局信息,对光照、人脸表情和位置变化具有较高的鲁棒性,提高了人脸识别率。