一种基于特征提取和模板匹配的人脸检测算法

提出了一种基于特征提取和模板匹配的人脸检测算法。在粗检部分，利用脸部特征获得候选脸；在细检部分，利用模板匹配对候选脸进行确认，得到最后结果。经实验证明，算法可以克服光照、姿势、表情、胡须、眼镜等干扰，并允许有局部遮挡，具有较强的鲁棒性。     

一种基于图像分层的快速相关匹配算法

相关算法是一种广泛应用于信号和图像处理领域的方法.本文提出了一种在完全搜索中寻找最优匹配点的相关匹配算法.它首先为图像建立一种类似金字塔的特殊层次结构,我们利用该结构的特点削减匹配中无用的搜索分支,以达到提高处理效率的目的.     

一种基于模板库的车牌字符识别算法

模板匹配法在汽车牌照自动识别系统中已经得到广泛应用.应用此方法的系统有一个问题是,后期车牌字符识别过程中对图像处理花费的时间、数据运算量很大.为解决此问题,文中在传统的模板匹配方法的基础上提出了一种新的基于模板库的的模式匹配改进型算法.通过建立模板库,规避了传统算法中车牌的倾斜矫正这一环节,减少了系统运行时的数据运算量,提高了系统处理速度.增强其在车牌倾斜时的识别率、准确率同时,还有很好的鲁棒性.     

一种基于模板库的车牌字符识别算法

模板匹配法在汽车牌照自动识别系统中已经得到广泛应用。应用此方法的系统有一个问题是,后期车牌字符识别过程中对图像处理花费的时间、数据运算量很大。为解决此问题,文中在传统的模板匹配方法的基础上提出了一种新的基于模板库的的模式匹配改进型算法。通过建立模板库,规避了传统算法中车牌的倾斜矫正这一环节,减少了系统运行时的数据运算量,提高了系统处理速度。增强其在车牌倾斜时的识别率、准确率同时,还有很好的鲁棒性。     

一种改进的图像模板细化算法

针对现有图像模板细化算法中存在的诸如迭代次数较多、细化速度较慢、图像某些部位细化不完全等问题，提出了一组改进的细化模板。针对指纹图像应用新算法进行的细化实验结果表明，采用改进的细化模板，新算法在保证对图像完全细化的同时，能显著减少细化所需的迭代次数，从而加快了细化处理速度。     

一种快速模板匹配目标识别算法

该文拟将计算机视觉中传统模板匹配方法与对场景物体的中心矩描述方法相结合,提出了一种效率较高的匹配算法。算法在匹配识别上不仅不受物体方位旋转及尺寸缩放变化影响,而且能较精确地求出物体相对于模板的缩放比例和偏转角度。文中给出了与传统模板匹配算法对照的实验结果。     

一种检测护照线性缺陷的方法

介绍了一种检测护照质量缺陷的方法.这种护照质量缺陷称为脏版,通常表现为线性,是在护照印刷过程中产生的.这种缺陷会对护照本整体产生较为严重影响.然而检测主要困难在于其蹭脏的颜色和图像背景纹理接近,因此还没有相关的效检测手段.为了这种脏版缺陷我们首先对样本图像进行下采样,并运用多尺度分析的方法来减少背景图案对检测结果的影响,随后采用线段检测分割算法来获得这些线性缺陷.我们在样本图像和模板图像中采用相同的检测方法.随即匹配每个样本中检测到的线段,以去除真正的背景条纹,而剩下未能匹配的线段则被识别为脏版缺陷.我们还使用这些线性缺陷几乎都是垂直的现有知识来提高检测精度.实验表明,这种检测线性缺陷的方法是有效.我们认为,通过这种方法来控制护照质量和减少对后续生产的影响是有非常有帮助的.     

入侵检测中一种新的快速字符串匹配算法

基于字符串匹配的检测方法是入侵检测系统中一类很重要的分析方法。文章首先分析了现有的几种准确字符串匹配算法,然后提出了一种新的多模式字符串匹配算法,并且分析了这些算法的复杂性。最后,文章用具体的实验数据来验证这些算法的性能。通过实验可以看出,新算法使得检测速度大大提高,签名容量大大增加。     

一种IC芯片管脚焊接缺陷频域检测算法的研究

针对PCB中IC芯片的管脚焊接的在线检测问题,提出一种IC芯片管脚图像的定位、分割和焊接缺陷的频域检测算法及其实现技术。理论分析和实验结果表明,这种算法对PCB中IC芯片的管脚焊接缺陷检测的识别正确率高,误检率小,具有很好的鲁棒性。     

基于角点检测与SIFT算法的快速匹配方法

针对复杂图像的快速匹配问题,提出一种新的基于Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法的高精度快速匹配方法。该方法充分利用图像的角点特征、灰度和位置信息,采用SIFT算法中的特征描述方法进行图像特征描述,并用Ransac算法对匹配点进行校正和消除错误匹配,提高计算速度和可靠性。实验结果验证了该算法对于存在较大色差、形变等图像可实现精确快速匹配,其精度和速度都优于传统的匹配算法。     

基于遗传迭代最近点算法的激光数据配准

扫描匹配算法被广泛应用于基于视觉、声纳、激光等传感器数据的特征匹配中,其中迭代最近点扫描匹配算法(ICP)是最常见的扫描匹配算法,但该算法存在匹配误差较大、对角度误差修正较差等缺点;针对基于ICP的激光传感器数据配准中存在的问题,提出了一种遗传迭代最近点扫描匹配算法(GICP);通过遗传算法搜索当前扫描数据和参考扫描数据的最优匹配,修正初始里程计读数的误差以及机器人的位姿;实验结果表明,提出的算法能够有效地解决扫描匹配算法中任意的配准问题,提高了机器人的定位精度。     

基于局部特征的点云配准算法

针对覆盖率较低的点云,提出一种基于局部特征的点云配准算法。首先提取点云 的局部深度、法线偏角和点云密度等局部特征,得到局部特征描述子;然后计算局部特征集的 相关性,得到相关候选点集;再次通过删减外点达到点云粗配准的目的;最后采用基于旋转角 约束和动态迭代系数的改进迭代最近点(ICP)算法,实现点云的细配准。实验结果表明,基于局 部特征的点云配准算法可以实现覆盖率较低点云的精确配准,是一种精度高、速度快的点云配 准算法。     

基于图像融合与YOLOv3的铝型材表面缺陷检测

我国是工业铝型材制造大国,铝型材生产质量检测意义重大。针对传统的人工目测等方式检测效率低下,稳定性相对较弱;单一YOLOv3方法特征提取不突出,检测精度有限等问题,提出一种基于图像融合与YOLOv3的铝型材表面缺陷检测方法。首先利用图像增强、空域滤波的方法对原始图像进行预处理得到处理图像;然后借鉴SLAM中特征提取与匹配的思想对原始图像和处理图像进行特征提取与匹配;之后进行图像融合得到最终的处理后图像;再通过K-means算法聚类和调参优化,最后利用单阶段物体检测模型YOLOv3对铝型材表面缺陷进行检测。通过一个end-to-end的全卷积神经网络完成从原始图像的输入到Bounding box和box中物体类别与置信度的输出。实验结果表明,此图像融合与YOLOv3的方法对表面缺陷分类检出的平均成功率为98.33%,比单一YOLOv3方法提高了3.75个百分点;验证集mAP值为88.81%,提高了4.18个百分点,具有更强的特征提取能力和泛化能力,能精确检测表面缺陷,进行分类和定位。     

基于改进PSO-TrICP算法的点云配准

针对传统迭代最近点（Iterative Closest Point,ICP）算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点（Trimmed Iterative Closest Point,TrICP）算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。     

基于极限学习机的玻璃瓶口缺陷检测方法研究

针对目前玻璃空瓶回收再生产过程中造成瓶口缺陷破损的在线实时检测难题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的检测算法。首先对采集的瓶口进行预处理,通过研究表面缺陷,提取灰度方差等6种表面特征。然后运用遗传算法对极限学习机的输入层层的阈值和权值进行优化,提高算法的检测精度。最后现场选取569个样本对所设计ELM分类器进行训练学习与测试,并与LVQ算法、BP分类器对比实验。结果表明该算法能够满足对机器视觉检测系统缺陷检测高速高精度的要求。     

一种新的结合遗传算法的快速变形模板匹配算法

分析了图像处理中模板匹配技术计算量大的问题。在高精度的芯片焊点定位应用中,文章提出了一种新的结合遗传算法的快速变形模板匹配算法。该算法在应用中有很高的执行效率,而且还克服遗传算法应用的结果不确定性,通过变形模板匹配精确的计算出芯片与水平线夹角和芯片焊点相对位置。最后通过试验证明这种方法的高效性和准确性。     

汽车音响面板印刷字符缺陷快速检测算法

鉴于传统的模板匹配技术计算量过大的缺点,提出一种检测算法—灰度差减法,提取面板表面印刷字符的几何特征,再对特征值进行相关处理,可得出印刷字符的缺陷类型。试验结果证明,该理论算法稳定、准确且能大大提高检测效率。     

基于排除算法的快速三维人脸识别方法

提出了一种基于排除算法的快速三维人脸识别方法. 首先, 利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)对自动切割的不同姿态人脸进行校正, 将所有人脸转换到统一的坐标系下; 然后提取人脸侧面轮廓线, 利用基于LTS-Hausdorff距离的轮廓线对齐方法对库集对象进行排除; 最后, 采用基于刚性区域的改进迭代最近点(Iterative closest point, ICP)算法对剩余的库集模型进行精确匹配, 给出最终识别结果. 在FRGC V2.0人脸数据库的实验结果表明, 该方法具有较好的实时性和鲁棒性.     

基于红外热图像的分区域RANSAC匹配算法

RANSAC是一种鲁棒性估计算法,常用于可见光图像的匹配。文章将其用在红外图像的匹配过程中,并根据红外图像清晰度差,纹理信息少等特点,改进了该算法,提出了一种分区域的RANSAC算法。应用HARRIS算子提取特征点,在匹配过程中将人脸划分为不同区域,应用RANSAC算法进行匹配。实验仿真结果表明,此算法在红外热图像的匹配上,具有准确率高,计算量小的优点,有红外热图像的建模上有较高使用价值。