基于Haar小波变换的虹膜识别算法

提出基于Haar小波变换的虹膜识别算法.通过Haar小波变换对归一化虹膜图像进行特征提取,运用Hamming距离对2个虹膜特征进行模式匹配.与Daugman的虹膜识别算法比较,该方法在编码长度和编码时间上都有较明显的改进,且算法具有良好的鲁棒性,可用于实际的身份鉴别系统中.     

基于模板匹配和镜像延拓的两阶段经验模态分解算法

针对传统经验模态分解算法存在的端点效应问题,提出了一种适用于脉搏信号分析的基于模板匹配和镜像延拓的两阶段经验模态分解算法。依据脉搏信号的类周期特征,首先识别其特征信息,分离出单一心动周期内的脉搏信号;然后使用信号相干平均技术获取脉搏信号模板,依据模板将首尾端点处的脉搏信号扩展至整个心动周期;最后采用镜像延拓方法对扩展后的脉搏信号进行经验模态分解。实验结果表明,扩展后的脉搏信号能够较好地模拟原信号首尾端点处的变化趋势,因此新算法能够有效抑制传统经验模态方法存在的端点效应问题,适用于诸如脉搏信号等具有类周期特征的生理信号分析。     

基于自适应遗传互相关算法的模板匹配

提出一种将自适应遗传算法与灰度互相关函数结合的模板匹配方法。通过合理设计自适应遗传算法和遗传参数以充分发挥遗传算法的全局寻优能力，从而降低模板匹配的时间复杂性，提高模板匹配的实时性。     

基于模板匹配的改进型目标识别算法

针对图像处理过程中采用局部特征提取与特征匹配的目标识别算法对纹理不丰富物体识别精度差、在同一次学习过程中不能多视角识别同一个物体的缺点,提出采用基于模板匹配的改进型目标识别算法,提高对纹理不丰富物体的识别速度及准确率。利用梯度作为特征量完成模板匹配,结合DOT算法去除次要的梯度特征,只采用幅值大的主导梯度方向作为特征量进行模板匹配,融入仿射投影变换算法、将模板特征二进制化来提高在线同时识别多个不同物体、多视角识别同一个三维物体的速度及准确率。试验证明,该目标识别算法对复杂背景中纹理较少的物体,发生微小变形、微小平移和光照变换的物体识别效果鲁棒性强。     

语音识别中DTW特征匹配的改进算法研究

采用基于动态规划方法的动态时间归正技术DTW(Dynamic Time Warping),可成功解决语音信号特征参数序列比较时时长不等的问题.在基于DTW的特征匹配用改进的动态时间归正方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配的基础上,比较两者之间的失真,得出识别判决的依据.实验表明,改进后的算法在孤立词语音识别中获得了良好性能.     

基于模板匹配的发票号码识别算法

针对数字识别系统中的发票号码识别问题,提出了一种有效的基于模板匹配的发票号码识别算法.通过对发票数字图像进行前期处理以获得单个字符图像,根据印刷体数字二值化后矩阵特点,基于模板匹配的思想,将待识别字符图像与模板图像进行信息区叠加,对叠加后的图像进行不匹配像素统计,从而得到匹配系数,取匹配系数最小值为最佳匹配.结果表明,该方法简单有效,抗干扰性强且识别率较高,识别发票图像准确率可达99%.     

基于遗传算法的模板匹配算法研究与设计

针对一般模板匹配算法计算量大并且容易陷入局部最优等缺点,研究了使用遗传算法对模板匹配进行全局寻优的算法。在被检测图形和模板已知的情况下,建立了模板匹配的归一化的数学模型。通过对模型计算量的分析,设计了能够减少模型求解计算量的算法。进一步使用遗传算法对设计的算法进行了改进,该算法能使模板匹配快速收敛到全局最优解。算例表明,本算法能有效解决模板匹配的全局寻优问题,并且使模板匹配效率有了明显提高。这一研究为图形处理者提供了科学的模板匹配方法。     

基于模板匹配的手写体字符识别方法

提出了一种新的矢量化字符的特征提取方法,能有效地提取出矢量化字符的矢量线段数、交叉矢量线段数以及矢量线段的角度;给出了生成标准字符模板和模板库的方法;并提出了基于模板匹配的手写体字符识别算法,对机械图纸上各种手写体字符进行了有效的识别。     

Haar变换在纺织检测中应用的研究

Haar变换是正交变换的一种 ,它曾被用在语音识别的特征提取中 ,在其它方面应用也很广泛 .对于选定的一组特征值 ,数据能量集合成一个数值很小的变换系数 ,Haar变换的效率比Fourier变换和Walsh变换的效率要高的多 .本文研究用Haar变换对纺织产品进行特征提取、缺陷检测和分级 .     

基于投影与KMP简约算法的一维快速模板匹配算法

传统的模板匹配算法(如NC和SSDA)虽然具有匹配精度高的优点,但由于其计算量大,使得匹配时间过长。本研究提出了一种新的基于投影与KMP简约算法的一维快速模板匹配算法,首先将图像进行降维处理,得到特征字符串,通过对特征字符串的匹配,实现粗匹配,可大幅度地减少图像匹配时间;然后利用NC匹配算法,对粗匹配的结果进行验证,以达到快速匹配的目的。通过实验证明了本算法的快速性和准确性。     

基于模板匹配的新闻图像字幕行切分算法

针对新闻图像中水平字幕行的字符切分问题,为了克服已有基于单字符切分方法造成的字符分裂问题,利用字幕行中字符的分布规律构造了响应函数,从而将字符切分问题转变为响应函数的最优值问题,最后基于优化结果进行字符切分.该算法主要包括两部分：首先,利用垂直投影直方图确定单个字符的粗略宽度,并根据该值构造一个可变长模板;然后,构造模板响应函数,根据不同长度模板的最优响应函数值确定单个字符的左右边界位置;最后输出切分结果.实验结果表明,对于粘连/非粘连字符图像,该算法均能获得较好的实验结果.     

改进模板匹配的快速识别算法

为解决噪声导致的模板图像误匹配问题以及提高算法的识别速度和准确率,提出一种改进模板匹配的快速识别算法。该算法使用改进的低通滤波器对图像进行降噪处理,并使用改进的加权Hamming Distance,对图像进行相似度检测,降低算法的复杂程度,最后使用阈值和同伦骨架加快算法识别的运行速度。通过对不同背景下的噪声图像进行实验,该算法在目标识别过程中有很好的识别效果,对噪声有很好的鲁棒性,并且能够改善算法的运行效率,从而证明了该算法在目标识别过程中的有效性。     

基于模板匹配的人脸识别跟踪方法研究

在对运动物体的实际追踪过程中,由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素,增加了动态目标跟踪的难度,所以用普通识别方法较难提取出目标特征,从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法,分析了基于方向梯度直方图(HOG)的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法,设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。     

基于环投影向量模板匹配算法的高分辨率遥感影像道路检测

提出一种改进的环投影向量模板匹配算法,用于检测高分辨率遥感影像中的道路。该方法对计算环投影值起关键作用的参数Ck进行了改进,优化了环投影值及向量。为了提取更准确的道路中心线,其将环中心点特征加入向量中并给向量赋予不同的权值。实验结果证明,该方法具有较好的鲁棒性,并且提高了道路检测的速度。     

基于模板匹配的手机隔板砂粒检测

手机隔板作为手机装配的重要部件，其在生产过程中经常出现划痕、砂粒残留、污渍等外观质量问题，从而影响手机装配及整体质量，为此，本文采用模板匹配法实现了手机隔板残留砂粒的检测。     

基于Haar小波变换的数字图像水印算法

算法基于Haar小波变换,把小波系数分块,并计算每个块的平均值.在一系列信号处理之后,这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变,否则,重构的图像就与原始图像有很大差别.通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印;提取时也依赖于相应块的平均值,所以不需要原始图像参与.算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性.     

基于数值遗传算法的快速模板匹配

针对目前图像处理中模板匹配方法一般具有较大计算量的不足，提出使用遗传算法进行快速的搜索。由于图像本身是离散的模型，因而提出使用双线性插值算法，将搜索空间扩张到一个平面上的连续域，从而可以进行数值优化，目标函数为模板和图像间的互相关。采用基于空间划分的数值遗传算法，通过在凸集上的杂交机制生成迭代解，具有较快的计算速度和较强的全局寻优能力。通过实验分析了目标函的性质，并在最后给出了求解实例来说明算法的性能。     

一种基于匹配强度的特征点匹配消除歧义算法

双视图的特征点匹配过程中,用相关法进行初始匹配以后匹配集合中会出现很多有歧义的匹配点,其中含有大量的误匹配点,这样的匹配点对集合不利于对基本矩阵进行有效估计.提出一种消除匹配歧义的算法,求一个称为匹配支持强度的函数值,这个函数描述的是一个匹配点对被附近其他匹配点对支持的程度,然后用某种策略,将匹配支持强度最高的匹配点对提取出来放入一个集合,以达到消除匹配歧义的目的.实验结果证明该算法能较好的达到消除匹配歧义的目的,消除歧义以后得到的匹配点正确率很高.     

三种典型模板匹配算法性能比较

为了在图像识别、配准和拼接等具体问题中能够针对不同条件来合理选取适当的匹配算法,详细介绍三种典型模板匹配算法,即基于索引表的图像匹配算法、基于图像相关性的图像匹配算法和序贯相似性检测算法(Sequential Similarity Detection Algorithm,SSDA),并从实时性、鲁棒性和精确性等角度出发,对其匹配性能进行差异分析。采用分组实验的方法对匹配算法的各项性能指标进行测试和比较,结果表明,三种算法都具有良好的精确性,其中基于索引表的算法和序贯相似性检测算法具有较好的实时性,而基于图像相关性的算法在噪声环境下具有良好的鲁棒性。