嵌入式图像采集与传输系统的设计

分析了国内外嵌入式系统的发展现状,针对当前嵌入式的应用,介绍了一种基于ARM的嵌入式图像采集与传输方案。该方案借助WINCE的强大功能,具体积小,稳定性高和快速开发的优点,完成了基本的硬件设计和软件开发,系统稳定,安全性好。     

基于OV7620的图像采集系统研究

文章介绍了一种基于ov7620摄像头的图像采集系统,用于不同颜色的物料分拣,图像采集系统采用飞思卡尔公司的32位MK60DN512ZVLL10作为主控芯片,采用双数组交替存储算法,并且分别介绍了场中断服务程序算法以及行中断服务程序算法。     

视频会议技术在远程教学系统中的应用与发展

随着视频会议技术的发展,人们发现该技术在远程视频教学领域具有广泛的应用空间。目前,基于视频会议技术的远程视频互动教学系统应用仍处于探索阶段,广大从业者对其概念比较模糊。通过对远程视频互动教学系统进行一定程度解读,阐述视频会议技术在远程教育中的作用,明确其现阶段的发展思路,并总结下一阶段需要解决的问题。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。     

基于内容的图像检索系统的设计与实现

图像作为最基本、最重要的多媒体信息形式之一,已经随着信息技术和网络技术的发展,而越来越广泛地应用于许多领域。如何提供一个快速的、有效的图像信息检索系统已成为当今图像信息检索领域的研究热点之一。本检索系统是在Windows 7系统下,利用Matlab2014软件开发的基于图像内容的图像信息检索应用系统,该系统主要用完成对图像信息的快速检索。