基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路。边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率。本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法。该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘。这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础。     

基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路.边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率.本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法.该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘.这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础.     

基于SC特征的叶片图像识别研究

提出一种基于改进SC形状上下文描述子的叶片图像特征提取方法.利用颜色聚类分割图像,使用Ostu算子实现二值化处理,提取图像边缘轮廓,结合形状上下文(SC)描述子提取图像轮廓特征,计算匹配代价矩阵,利用匈牙利算法获得最小匹配代价.结果表明该算法具有较高的识别准确度.     

基于外耳轮廓边缘信息的人耳识别

提出一种用Hausdorff距离表示入耳边缘特征的人耳识别方法.首先对原始人耳图像进行预处理,用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测方法提取外耳轮廓边缘;然后用标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离表示人耳特征向量;最后采用支持向量机算法完成人耳识别.实验结果证明,该方法能获得更高的人耳识别率.     

基于曲率匹配的细胞几何形状特征提取方法

细胞轮廓的几何形状是细胞学涂片判读的重要参考,对研究宫颈病变的计算机辅助诊断具有重要意义。针对现有基于形状模板匹配的几何形状识别方法鲁棒性较差的问题,提出了基于曲率匹配的几何形状特征提取方法,通过比较模板轮廓和待识别轮廓的曲率,计算曲率曲线之间的相似度,进而得到细胞轮廓的形状特征,并采用依次旋转轮廓选取最佳匹配的方法来解决轮廓方向不一致的问题,采用以面积等效圆的半径比作为放大比率进行轮廓缩放的方法来解决轮廓大小不一致的问题。通过相关实验证明了该方法所提取的几何形状特征具有尺度不变性和旋转不变性,并与改进Hausdorff距离进行了实验对比,结果表明提取的形状特征能更加准确地识别出细胞轮廓的几何形状。     

基于车载传感器的路面井盖自动定位识别算法研究*

市政井盖快速定位与识别是提升现代城市部件空间数字化管理水平需要解决的重要问题,针对该问题提出基于车载传感器的复杂背景下路面井盖目标自动定位识别算法。该算法以车载传感器获取的透视图像中井盖所具有的椭圆形几何特征为判据,先利用矢量边缘检测方法提取边缘信息,再运用轮廓跟踪法将边缘构造成轮廓链表,然后通过最小二乘法拟合与快速生成轮廓链表中可能存在的椭圆目标,并根据井盖的形状特征排除透视图中与路面井盖无对应关系的虚假椭圆目标,最终形成高精度定位识别结果。实证研究表明,对达到数据采集质量标准的图像,在一般情况下该算法     

基于视觉点特征的图像检索技术研究

基于视觉点特征的图像检索是图像检索(Content Based Image Retrieval,简称CBIR)的一个子集,指利用图像中对图像的内容有显著影响的一些点特征对图像进行查询,试图在理解图像内容的基础上,检索出与示例相类似的图像。目前,CBIR技术在商标查询、罪犯比对等领域有着很重要的应用。本文主要集中在对图像的感兴趣点特征提取技术上,针对边缘方向直方图法存在的问题,提出一种基于Canny边缘提取及轮廓序列矩法,首先对图像进行预处理,然后采用Canny边缘提取方法提取图像的轮廓,最后,将该轮廓的3个矩作为最后的特征向量进行检索。实验证明,提出的算法检索效果较好。     

基于Java+OpenCV技术对几何图像颜色与形状识别

通过Java调用OpenCV视觉库实现几何图像颜色、形状识别。将图像转化为HSV颜色空间,按各颜色H、S、V的取值范围分割图像,对分割图像进行滤波处理、灰度处理、二值化、轮廓提取、去除干扰轮廓、轮廓形状拟合、获取轮廓凸点个数、用凸点距离判断形状,从而实现对各种颜色的三角形、圆、矩形、正方形、多边形等几何图像颜色、形状的识别。该方法可应用于现实生活中,例如识别交通信号灯和信号转向灯等有颜色和形状识别的领域。     

基于积分投影的人脸图像的特征提取

人脸识别是模式识别领域内的重要课题,有着十分广泛的应用前景,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中重要的一步。该文采用基于人脸几何特征的方法,首先通过边缘检测和阈值技术对人脸图像进行预处理;然后分别采用水平和垂直积分投影的方法确定人脸轮廓,最后利用人脸特征的先验知识,提取出特征点。实验结果表明该人脸特征提取系统能有效地提取头部轮廓和人脸的主要特征点,实现简单,效率高,特别适合于标准证件类型的黑白照的识别。     

基于GVF Snake模型的步态识别轮廓提取

步态识别作为一种新的生物识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。步态特征提取是步态识别的关键步骤。采用背景消减法与对称差分法相结合对运动人体分割,采用改进的GVF Snake模型对人体运动步态轮廓进行边缘提取。实验结果表明该方法能准确高效地提取边缘特征作为步态识别的特征。