工程图标注字符的提取与识别

本文介绍了一种基于连通域检测的工程图标注字符的提取与识别方法；首先建立了一种基于连通域和子连通域的工程图的层次表示，然后利用大小判据从连通域中找出字符候选，再利用共线判据提取出标注字符串，最后在预先总结出来的字符串模板的指导下，对提取出的字符串进行分析和识别。     

QUANTIFYING NEARNESS IN VISUAL SPACES

Cybernetic vision systems can be deployed in problem domains where the goal is to achieve results similar to those produced by humans. Fundamentally, these problems consist of evaluation of image content between sets of images. This article contrasts two theoretical frameworks for image comparison, namely, the semantic similarity approach used in the earth mover's distance (EMD) and the integrated region matching (IRM) similarity measure, with the tolerance nearness measure (tNM) based on near set theory. The contribution of this article is a comparison of the image similarity measures EMD, IRM, and tNM, as well as a signature-based approach to calculating the tolerance nearness measure.     

复杂背景下的手势分割与识别

目前在基于单目视觉的手势识别中,手势分割技术几乎都是基于简单的背景或者要求 手势者带有特殊颜色的手套,给人机交互增加了一定的限制.本文融合人手颜色信息和手势运 动信息,两次利用种子算法对复杂背景下的手势进行分割.根据分割出的手区域大大加速了运动 特征参数的提取,并结合手区域的形状特征,建立手势的时空表观模型.识别时,采用独立分布的 多状态高斯概率模型,进行时间规整.手势训练集和测试集的识别率分别为97.8%和95.6%.     

大规模城市环境下视觉位置识别技术的研究

在大规模城市环境下,因为光照变化、摄像机拍摄角度变化、存在大量移动物体、地表外观变化,使得视觉位置识别变得尤为困难.针对该问题提出一种基于SENet改进的ResNet的视觉位置识别方法PlaceNet.在自建百万级街景数据集上进行训练,在自建数据集和SL数据集上进行测试.结果表明PlaceNet精确度和查询效率比Net...     

基于BTSM和DBN模型的唇读和视素切分研究

为实现文本/语音驱动的说话人头部动画,本文提出基于贝叶斯切线形状模型的口形轮廓特征提取方法和基于动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）模型的唇读系统。在描述词与它的组成视素关系的基础上,得到视素时间切分序列。为比较性能,音素DBN模型和HMM的音素识别结果被影射成视素序列。在评价准则上,提出绝对视素切分正确性和基于图像与嘴唇几何特征两种相对视素切分正确性的评价标准。实验表明,DBN模型识别性能优于HMM,而基于视素的DBN模型能为说话人头部动画提供最好的口形。     

汽车牌照自动识别中的目标与背景的快速分割

图象分割是图象理解的一个关键性环节。本文针对动态汽车牌照目标与汽车背景的分割问题提出了一种有效的决速算法。该算法简洁,可用硬件实现实时处理。它的基本思想是多层次分割,每次分割时尽量减少分析的范围。该算法基于人识别牌照的过程,具有一定的智能性。这种多层次图象目标与背景快速分割的思想也可用于其它类似场合。     

基于改进活动轮廓模型和视觉特性的图像分割方法

提出一种基于改进活动轮廓模型和视觉显著性分析的图像分割方法。与传统的水平集模型不同,改进的活动轮廓模型不需要进行初始化和计算符号距离函数,从而有效地提高曲线演化效率。在此基础上,提出了基于标记的多相水平集分割方法,有效地解决了复杂图像存在的灰度不均性问题。另外,为避免初始轮廓位置对分割结果的影响,采用视觉显著图获取水平集初始轮廓位置,通过对该显著图进行OSTU分割提取初始轮廓。通过实验分析,提出的方法在分割结果、速度和复杂度上较之传统的CV模型都有明显的改进。     

深度图像手势分割及HOG-SVM手势识别方法研究

针对深度图像静态手势识别问题,提出一种基于深度图像手势分割及HOG-SVM手势识别方法。该方法的具体做法包含以下四个步骤:第一步,对深度图像进行手势分割,对随机方向的手臂图像通过椭圆拟合算法计算其倾斜角度,并将其校正至垂直方向;第二步,对手臂图像进行距离变换,通过分析距离变换返回的距离矩阵精确定位手掌心、手腕及手臂在图像中的坐标;第三步,计算、优化手势图像的HOG特征;第四步,实时采集大量训练样本并获取其训练矩阵,对训练矩阵进行处理找到最优的SVM参数,使响应曲线的可区分度达到最佳以提高手势识别率。实验证明,所设计的系统在保证实时性、鲁棒性的同时也获得了很高的识别率。     

基于自适应手指分割与判别的静态手势识别

由于动态手势可以看作是多帧静态手势的融合,研究静态手势成为解决手势识别问题的重点。针对静态手势,提出一种自适应手指分割与判别的手势识别算法。首先,运用YCb Cr颜色空间的肤色聚类特性对手势图像进行分割,并采用质心点漂移的理念确定手指方向并作旋转归一化处理;其次,针对手势轮廓点的梯度方向和跨度确定手指的候选区域,并结合形态学的方法重建出单一手指的二值化形态;最后,选取恰当的形状特征,运用SVM分类器对其形状特征进行分类。实验表明该方法具有较好的识别率。     

基于图像分割及模糊隶属度的PCA人脸识别

提出一种新的图像分割方法应用于PCA中,将包含人脸特征最为明显的额头、左眼、右眼、鼻子、嘴巴等五部分从图像中分割出来,而舍弃双耳以及脸部其余部分等只包含很少特征的部位。在分类识别中引入模糊隶属方法,提出一个新的隶属度函数并加权融合上述五部分的识别结果。基于ORL人脸库的实验表明,所提出的新分割和隶属度函数结合的方法具有很好的分类效果,提高了识别率和执行效率。     

基于图像分割和轮廓矩的果蝇求偶行为识别方法

监控害虫求偶行为是农业病虫害防治的重要手段,传统的人工识别工作量大、效率低下,为实现自动检测与识别果蝇求偶行为,设计了基于图像分割和轮廓矩的识别方法。该方法首先采用基于灰度图像的背景生成、更新和阈值分割的方法自适应地获取果蝇的轮廓。然后根据轮廓矩理论,提取各果蝇轮廓的矩不变量并输入BP神经网络判断是否发生单侧振翅行为。最后根据果蝇间的位置关系,判断振翅果蝇是否在尾随其他果蝇,从而确定其是否发生了求偶行为。采用人工检测的方法进行对比验证,结果表明该方法能够有效地识别果蝇的求偶行为,准确识别率达89.6%。     

窗口信函邮政编码分割与识别系统的研究和实现

文中介绍了窗口信函邮政编码分割与识别系统的研制。根据投影原理首先分割出信封图像上的文字行,然后再在行内分割邮政编码数字的图像。数字的识别采用两种方法分别进行,对两个识别结果经适当的组合形成最后的识别结果。采用了一种基于统计规则的多分类器组合方法,使得组合的结果不仅识别高而且错识率低。     

基于特征匹配的微生物弱小目标分割识别方法

针对微生物杆菌在复杂背景下弱小目标识别困难,检测实时性不高等难题,提出基于OpenCV下的弱小目标分割算子,并引入特征匹配,设计二者相融合的自动图像识别机制。该方案通过H-S分割与图像融合,再结合形态学滤波与特征匹配,解决了微生物弱小目标难识别的问题,计算量小。并基于经过汇编优化的OpenCV实现,解决了实时性要求高等难题。实验结果表明,相对于传统方法,该方案应用在自动微生物图像识别上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的。     

一种使用黑板模型实现的图象分割策略及在桥梁目标识别中的应用

本文首先提出了一种用从自然背景中分割出人工物体的方法，即写生成分割策略，并把它用于一类桥梁目标的识别研究，本文接着研究了使用黑板模型实现写生成分割策略的问题，并在黑板模型试验床ＣＰＥＳ上使用写生式分割实现了桥梁目标的识别，取得了良好的识别效果。     

一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法

在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,未能准确分割粘连字符是产生识别错误的主要原因之一。在总结已有方法的特点及不足的基础上,提出了基于前端预测识别来分割粘连字符的方法。首先根据粘连字符图像的特征初步确定前端字符的候选字符集,并通过验证候选字符与前端字符图像匹配的必要条件进一步对其筛选,然后使用候选字符的屏蔽码自适应地提取前端字符图像,最后由分类器对提取结果加以验证,达到分割和识别粘连字符的目的。该方法可以适应多种类型的粘连字符,准确性高,且在字符图像质量较差时具有较强的鲁棒性。     

基于人脸检测和关键点识别的快速人体组件划分

人体组件划分用来检测视频帧或静态图像中的人体,并将其划分为头部和四肢等独立区域,是人体精确三维重建和动作识别等后续研究的重要基础。提出一种新的人体组件划分算法,算法主要针对无肢体重叠的人体图像,首先利用人脸检测技术快速定位人体大致范围,再通过边缘检测获取准确的人体轮廓,最后设计并使用高效的十字链表存储和检索方法,完成基于轮廓关键点查找的人体组件划分。实验表明该方法具有较好的实时性和准确率。     

计算机彩色模型在图像显示与分割中的应用

本文提出了基于彩色模型的灰度图像彩色显示与分割的方法,该方法将ＲＧＢ,ＨＳＶ和ＧＬＨＳ这几个彩色模型用于图像彩色合成显示并首次用于灰度图像分割中,彩色合成利用图产强方法并考虑到人眼对彩色的分辨率以及视觉特性,不仅增强了图像的内容,而且给予图像合理的彩色显示,使图像易于分析并且具有好的视觉效果。     

基于主动形状模型的双目识别系统的设计与实现

给出了一种基于统计形状模型的双目识别系统实现方法.该系统根据识别目标在场景中的姿态有一定规律性的特点,用先验的样本信息指导识别的过程,并采用径向对齐约束的方法对摄像头内外参数进行标定,利用图像识别结果中特征点的顺序性完成特征匹配,进而获得目标的三维信息.     

相位特征提取及在纹理分割中的应用

重视了在生物视觉中起重要作用的相位信息在纹理分割中的重要性并将相位信息用于纹理分割,介绍了常用的相位解缠卷方法及基于最小二乘法的相位解缠卷算法,提出用于分割由两种纹理构成的纹理图象的相位特征提取算法,最后给出了应用相位信息进行纹理分割的实例。     

多尺度脊边缘及其在图像目标分割中的应用

１　引言到目前为止,关于边缘的研究主要是针对阶跃边缘,而对屋顶状边缘（以下简作脊边缘）则研究甚少．但是在一些实际应用中,如果我们主要关心的是呈屋顶状的目标,那么从脊边缘入手进行分析,往往要比从常用的阶跃边缘出发更容易把握目标的本质．图１给出一个具有代表性的例子,这里的目的是分割出图１（ａ）中对应焊缝缺陷的局部发“亮”的斑状和线状区域．文献［１］采用的办法是首先检测原图的阶跃边缘,然后从中取出焊缝缺陷的对应者,并由此出发完成目标区域分割的目的．然而正如从图１（ｂ）中看到的,要想从这些交织在一起的阶…