计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系 在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可，相辅相成。 计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。 机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
1. 判断题（在题目后面的括号中填入T或F，分别代表正确或错误）。 (1) 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级像素的个数，其纵坐标是灰度级，横坐标是该灰度出现的频率。（ F ） (2) 中值滤波是一种线性滤波，它在实际应用中需要图像的统计特性。（F ） (3) 图像经频域变换后其特点是变换结果能量分布向高频成分方向集中，图像上的边缘、线条等信息在低频成分上得到反映。（ F ） (4) 观察直方图可以看出不适合的数字化。（T ） 2. 单选题（每题只有一个选项是正确的） (1) 锐化（高通）滤波器的作用：A A 能减弱或削除傅立叶空间的低频分量，但不影响高频分量。 B 能减弱或削除傅立叶空间的高频分量，但不影响低频分量。 C 对傅立叶空间的低、高频分量均有减弱或削除作用。 D 对傅立叶空间的低、高频分量均有增强作用。 (2) 下列说法不正确的是 C A 点运算是对一副图像的灰度级进行变换。 B 线性点运算仅能拉伸或压缩直方图，以及使之左移或右移。 C 点运算可以改变图形内的空间关系。 D 点运算以预定的方式改变一幅图像的灰度直方图。 (3) 在所有颜色模型中，最常用于彩色图像的是：D A GMY B YIQ C HSV D HSI (4) 以下说法正确的是：B A 用数学形态学处理一些图像时，膨胀运算会收缩图像，腐蚀运算会扩大图像。 B 用数学形态学处理一些图像时，开运算和闭运算都可以平滑图像的轮廓。 C 在形态算法设计中，结构元的选择非常重要，它可以在几何上比原图像复杂，且 无界。 D 在形态算法设计中，用非凸子集作为结构元也是可以的。 (5) 数字图像的灰度直方图的横坐标表示：A A 灰度级 B 出现这种灰度的概率 C 像素数 D 像素值 (6) 以下说法正确的是 C A 先膨胀后腐蚀的运算称为开运算。 B 先腐蚀后膨胀的运算称为闭运算。 C 细化是将一个曲线型物体细化为一条单像素宽的线，从而图形化的显示出其拓扑 性质。 D 消除连续区域内的小噪声点，可以通过连续多次使用开闭运算。 (7) 下列描述正确的有 D A 只有傅立叶变换才能够完成图像的频率变换。 B 图像经频域变换后，变换结果是能量分布向高频方向集中，图像上的边缘、线条
员工身份证鉴别管理程序 一、目的 员工身份证代表员工身份，人事行政部日常的新工人招聘工作中，经常遇到持假证或借他人身份证来应聘，企图蒙混过关。在假（借）证的人员当中，不乏有不够法定做工年龄、隐姓埋名之不法分子存在，为使公司正常的人事工作不受影响，同时为对员工本人、公司及客户三方面负责，公司特成立员工身份证监控小组，并制定本制度。 二、适用范围 适用于人事部门。 三、内容 1.人事招聘作业规范 1)招聘由人事主管或文员对应聘人员进行面试，核实身份证及其它有效证 件，符合《劳动法》务工年龄等条件的发给招工《人事基本资料表》。 2)要求应聘者在《人事基本资料表》中据实填写个人履历、学历、政治背景 及详细地址。 3)对将从事重要岗位（如运输、仓管、搬运等）的人员人事部要通过公安部 门协助查核其身份、背景，经核实合格后方可上岗。 4)培训由人事部组织安排对新招人员进行培训，让员工了解公司的品质系统 及政策，厂规、厂纪等，派发《新员工上岗前消防卫生消防守则》，作 好记录，存盘于人事部。
2.身份证件真假鉴别 一、外观观察识别法。真“二代证”正、反两面的花纹清晰，表面有摩擦力；而假证花纹模糊，表面光滑。真“二代证”的尺寸为85.6mm×54.0mm×1.0mm，虽由9层构成，但层次不清晰，且四边光滑；而假证由于制作工艺粗糙，尺寸大小不一，层次清晰、四边刺手。此外，从质地来看，真证比较硬；而假证一般用的是纸板材料，所以质地较软，较易折叠。 二、颜色识别法。真“二代证”正、反两面的花纹颜色从左至右应为浅蓝色至浅粉色再至浅蓝色，衔接处相互融合、自然过渡，颜色变化部分没有接口；而假证的花纹颜色或深或浅，颜色不自然，能够找到较为明显的颜色变化接口。此外，真证正面的国徽清晰，呈鲜红色；而假证正面的国徽模糊，颜色或深或浅，呈暗红色 三、防伪膜识别法。真“二代证”防伪膜是由机器压制上去的，薄而不易脱落，且文字与底纹自然衔接，用肉眼观察具有连成一体的感觉；而假证的防伪膜是人工粘贴上去的，厚而极易被分开，在阳光照射下一般较为刺眼，甚至用肉眼可以观察到文字居于底纹之上 四、荧光图案识别法。真“二代证”具有定向光变色膜等技术，因此在相同视角的不同方向观察反面性别位置的“长城烽火台”图案时，颜色可呈橘红色、绿色和紫色；同时，其下方的“中国CHINA”图案具有“亮字暗底”和“暗字亮底”的正负镶嵌效果。上述两个图案在同一观察角度所呈现的颜色是不同的。而假证的“长城烽火台”图案不具备呈现三种颜色的技术，“中国CHINA”字样
江门市南光电器实业有限公司 员工身份证鉴别管理制度 1.0目的： 为了杜绝假居民身份证的流通和使用，特制定本指引。 2.0范围： 适用于本工厂招工过程的身份证识别工作。 3.0内容： 3.1第一代居民身份证整体识别： 3.1.1 略（本公司从2013年1月开始不接受二代居民身份证以外的其它身份证件）3.2第二代居民身份证识别： 3.2.1 视读防伪主要运用“定向光变色模具”技术，在平常光线下，当平视2代身份证表面时，表面上的物理防伪膜是无色透明的，适当上下倾斜2代身份证，便会观察到证件的左上方有一个变色的长城图案，呈橙绿色，用左眼观察或用右眼分别观察，身份证上的长城图案的颜色将呈不同颜色。当将身份证旋转90度（垂直方向），观察到的长城图案呈蓝紫色。与通常的激光全息显著不同的特点是，物理防伪膜对颜色的调制发生在反射光方向上（零级光线上），上下转动身份证，从物理防伪膜上反射的光线将有从浅橙到浅绿色的改变。 3.2.2对于新办的第二代身份证，只需将身份证放在读卡机上一扫描，身高、血型等详细数据就会显现。
3.3临时身份证识别： 3.3.1临时身份证规格、登记项目均与居民身份证相同。临时身份证正面为长城、群山和网状花纹图案，颜色为蓝色。背面为网状图案，颜色为黄色。临时身份证使用与本人身份证相同的编号；常住户口特定人员的临时身份证编号也按居民身份证编号原则和方法编15位码。 3.2.2临时身份证有效期限分为3个月和一年两种：尚待领取居民身份证或证件丢失、损坏尚待领补人员发给有效期3个月的临时身份证，使用阿拉伯数字填写；常住户口特定人员发给有效期一年的临时身份证，使用汉字填写。 3.2.3经济特区使用的临时身份证不加特区全息标记和荧光印刷图案。 3.4借身份证入厂的辨别程序： 3.4.1一般而言，借他人身份证的应聘者有三方面的特点：（1）仔细审查会发现许多特点与证件不相符；（2）对证件内容未能熟记；（3）临时借用他人证件，不能长久持有。根据以上三个特点人事部可做以下检查、管理： 3.4.1.1人事招聘专员招聘时要特别留意查对身份证：（1）首先辨别身份证上的年龄是否与其本符合；（2）证件相片是否与其本人相同； 3.4.1.2当证件模糊不清或一时辩认不清时，则应（1）询问应聘者的家庭地址及出生年月日，有时特意报错内容，要应聘者给予纠正；（2）寻找身份证或特征部分位置作比较，或找定脸部某一特征作比较；（3）在身份证或应聘者器官位置作比较，如耳朵的高度与口、鼻子比较，下颌的宽度、口、鼻的距离，眉毛的长度与生长的倾斜度，眼的形状、额头的宽度等都可以作比较；（4）检查应聘者其它
身份证识别接口文档 文档创建时间：2016-03-15 文档最后修改时间：2016-04-05 All rights reserved by Tianrui Workroom ? 1 Introduction 天瑞身份证识别适用于二代身份证上的文字识别（为了让更多初创企业使用该技术，本开发包免授权费）；开发包具有快速准确得到识别结果，占用手机资源少等特点，目前已与各大银行金融机构展开合作。 ? 2 API Description 本SDK共有4个API接口，分别是： 初始化引擎接口"int openIdrEngine(String strDatFilePath);"； 识别接口"int recognizeIdrImage(int []imagePixels, int w, int h);"； 关闭引擎接口"int closeIdrEngine();"。 注意识别文本成功后，以下接口返回识别结果，否则返回null。 得到文本行的识别结果"String[] getWholeTextLineResult();" 2.1 打开引擎 int openIdrEngine(String strDatFilePath); 函数功能：打开引擎，完成引擎初始化工作，程序运行时调用一次即可 输入参数：strDatFilePath，dat文件的路径； 返回值：1，表示初始化成功 -1，表示初始化失败 2.2 识别文字 int recognizeIdrImage(int []imagePixels, int w, int h); 函数功能：定位并识别图像上的文字，并进行条目分类 输入参数：imagePixels，图像像素数据，格式为ARGB； w，图像宽度
上海交通大学图象处理与模式识别专业 考研 本学科创建于80年代初，是国内首批有权授予硕士学位、博士学位并设有博士后流动站的重点学科，也是国家“211工程”资助学科。1998年该学科改名为模式识别与智能系统。本学科点的创建人是我国著名图像处理和模式识别专家、美国匹兹堡大学访问学者李介谷教授。他的研究方向是模式识别和计算机视觉。 本学科依托图象处理与模式识别研究所，主要从事数字图象（图形）分析、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有基于数字信号处理器的硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备。包括序列图像分析，三维图像重构理论及应用，远程医疗和诊断；模式识别和计算机视觉是该学科的一个研究特色，已取得重大研究成果的项目有动态目标识别，字符和人脸识别，机器人视觉；计算机图形学和虚拟现实，多媒体技术和计算可视化；智能中文信息处理，中（英）文全文检索，基于内容的网上检索；人工智能和智能系统，主要从事人工神经网理论及应用，机器学习和推理、智能交通指挥系统等。目前正在进行的科研项目有国家高科技863项目，国家自然科学基金，国家教委博士点科研基金项目。省、部、市重大科技开发和国际合作项目。 模式识别和智能系统学科拥有设备先进的图像工程实验室。1978年恢复招收研究生来，已培养硕士、博士生216名，主要在国内外大学、科研机构和高新技术产业从事教学、科研及高新技术的开发研究工作。该学科有广泛的国际合作和交流，招收国内外访问学者和国外留学生。本学科所从事的研究项目曾多次荣获过国家科技进步一等奖、省部级的奖励，并有着广泛的国际合作和交流。 研究方向 a.数字图象处理 b.计算机模式识别 c.计算机图形学与CAD技术 d.人工智能与专家系统 e.计算机视觉 f.语音识别及机器翻译 g.人工神经网络 h.虚拟现实 i.算法理论与分析 j.网络信息处理 k.文本信息处理 l.网上三维图象重建 m.城市交通监控与管理系统 n.生物信息特征识别 o.网络信息智能处理 p.自然语言理解与人机界面 q.成像光谱技术与遥感 r.三维空间信息处理与分析 s.多媒体与网络信息智能处理 t.智能理论与系统。 本学科依托图象处理与模式识别研究所，主要从事数字图象（图形）分析、文本信息处理、模式识别、机器视觉、自然语言理解、智能技术和系统等信息技术领域中前沿性的应用基础研究，具有基于数字信号处理器的硬件开发工具和网络环境下的工作站，个人机及专用的图象输入输出设备。包括序列图像分析，三维图像重构理论及应用，远程医疗和诊断；模式识别和计算机视觉是该学科的一个研究特色，已取得重大研究成果的项目有动态目标识别，字符和人脸识别，机器人视觉；计算机图形学和虚拟现实，多媒体技术和计算可视化；
数字图像处理的就业前景收藏 最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。 就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。 下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。 医学图像方向 目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心，simens 的在上海和深圳，GE和柯达都在上海，飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场，而一套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以在这些地方的待遇都还可以，前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司在做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，在视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道两个公司：大恒和凌云，都是以图像作为研发的主体。 视频方向 一般的高校或者研究所侧重在标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重在编码解码的硬件实现方面。一般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的还不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常在各个bbs或者各种招聘网站经常看到。 我所知道的两个公司：诺基亚和pixelworks 其实一般来说，只要涉及到成像或者图像的基本都要图像处理方面的人。比方说一个成像设备，在输出图像之前需要对原始图像进行增强或者去噪处理，存储时需要对图像进行压缩，成像之后需要对图像内容进行自动分析，这些内容都是图像处理的范畴。下面列举一些与图像有关或者招聘时明确说明需要图像处理方面人才的公司：上海豪威集成电路有限公司（https://www.doczj.com/doc/6311817363.html,）、中芯微、摩托罗拉上海研究院、威盛（VIA）、松下、索尼、清华同方、三星。
身份证识别及信息 交换系统 编号： 2011年03月 一项目背景与建设目标 1.1项目背景概述 社保业务信息化越来越广泛，社保业务部门确认申请办
理业务的参保人员的身份证信息是非常必要的，因此有必要开发与公安厅公民身份证信息交换平台，对参保人身份证信息进行对比识别。 1.2 指导思想 以“三个代表”重要思想和党的十七大精神为指导，按照社会主义市场经济体制和建立和谐社会要求，积极深化社会保障管理体制改革，不断加强社会保障管理信息化，确保社保保障信息化管理服务工作的高效、准确和安全，使社会保障管理逐步达到科学化、规范化和信息化。 1.3 建设原则 本项目采用以下的建设原则。 ●先进性：基于先进的IT管理理念和管理流程，采用成熟、先 进的管理平台，适应技术的发展方向； ●实用性：根据用户需要进行成功的客户化定制，满足实际管 理需要，真正解放管理人员的日常维护工作； ●可扩性：系统应从体系结构和方案设计方面充分考虑对实现 远期目标的扩展，并充分考虑到未来技术的发展和需求的变 化，具有灵活的可扩性； ●安全性：系统本身要提供较高的安全性；
兼容性：能同第三方的管理软件集成，充分保护原有投资。 1.4 建设目标 结合目前业务发展状况，建立网络化的身份证识别系统，同时建设网络化的身份证信息采集系统，把系统推广到社保机构各业务部门，确立办理业务的时候准确识别参保人员身份信息 二身份证识别及信息共享系统商务要求2.1 应用软件版权规定 社会保险事业局享有应用软件使用权，该系统在其他省社会保险事业局各业务部门推广时，集成商或其合作伙伴不得额外收取应用软件使用费用。集成商应在工程上线时就提供应用软件源代码及所有文档，并在工程验收时提供最终版本。 2. 2 基本服务项目 要求集成商、原厂商满足在应标前所承诺的基本服务项目，并且满足其他分公司所提出的要求。
视读法识别二代身份证的真伪 自2004年3月29日起，我国首批第二代居民身份证在深圳、上海和浙江湖州三地开始发放，截至目前，我国已经基本完成了二代身份证的换证工作。身份证作为居民身份的象征，它与人们的日常生活息息相关，成为生活中不可缺少的证明文件，身份证在生活中扮演着越来越重要的角色。与此同时，伪造证件犯罪活动日益猖獗，尤其是近几年来，各地利用伪造身份证进行犯罪的事件屡屡发生，使得国家一些重要部门遭受到严重的损失，严重扰乱了社会秩序，给海关、边检、公安等机关部门带来很大压力。如何快速准确地辨认身份证的真伪，减少损失，是急需解决的问题。 我国第二代居民身份证的生产制作应用了多种防伪技术，其中包括应用了数字防伪技术、射频识别技术和印刷防伪技术等。由于二代身份证具有智能芯片，具备视读和机读两种功能。但是在大数情况下，我们只能采用视读的方式来识别身份证的真伪，如何通过人眼快速、准确的识别身份证的真伪，是我们当前普遍面临的问题。笔者采集大量的伪造身份证，通过与真身份证比较后，总结出以下特征差异供识别身份证的真伪。 一、厚度 第二代居民身份证采用的是具有绿色环保性能的由多层聚醋(PETG )材料复合而成的单页卡式证件。它是由正面保护膜、正面印刷层、中间镶嵌层、背面印刷层和背面保护膜五部分组成，中间层为白色，总厚度为0.900mm.。伪造的第二代居民身份证也是由五层材料构成，但厚度比真身份证略厚。中间层也为白色，但伪造身份证的中间层比真身份证的中间层薄，而正面保护膜与印刷层两者的厚度，背面的保护膜与印刷层两者的厚度均比真身份证厚。 二、边缘的平滑程度 真证四个侧面的边缘光滑平整；伪证边缘粗糙，大部分伪证的中间层与其它层的大小不一致（伪证的中间层比正背面两层略小），从证件四个侧面观察，可见中间层边缘凹入，正面、背面两层边缘略有突出。真证各层之间接触严密；伪证层与层之间接触不严密，层之间过渡不自然，正面保护膜与印刷层（背面的保护膜与印刷层）容易与中间层剥离。 三、分辨率 真证采用专用打印机打印，打印文字清晰、分辨率高。伪证通常采用先扫描后经图像处理，再用普通的彩色激光打印机进行打印，无论是照片、文字、背景、图案等，与真证相比较，分辨率普遍较低，肉眼直接可以观察到该明显差异。如果用放大镜或立体显微镜观察，差异更为突出。 1.照片 真证照片的规格为358像素(宽)×441像素(高)，分辨率为350dpi；颜色模式采用24位RGB真彩色。伪证往往采用普通数码相机进行采集，在规格、分辨率、颜色模式等方面较差，主要表现在照片的边缘不清晰、有模糊边界区域，色彩不正，有偏色现象（图一）。 2.国徽图案 肉眼观察，伪证的国徽图案整体轮廓不如真证的清晰，线条与线条之间的界线模糊。在立体显微镜下观察，伪造身份证国徽图案上的线条不连续，花纹呈龟裂状，在同一放大倍数下，伪证图像已呈模糊状，而真证线条连续、轮廓分明（图二、三）。 3.背景 肉眼观察，真证背景底纹颜色明亮，线条清晰、完整；伪证背景底纹颜色暗淡，线条模
图像处理与模式识别 实验手册 统计与计算科学系 2012年2月
实验一Matlab图像处理工具箱 实验目的与要求： 1. 回顾Matlab开发环境； 2. 初步熟悉Matlab图像处理工具箱函数。 作业： 在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，熟悉图像工具箱中各命令并能完成matlab的基本编程。 实验二BMP位图的读写 实验目的与要求： 1. 初步熟悉VC＋＋6.0开发环境； 2. 了解VC＋＋6.0环境下BMP图像的读写过程，进而了 解BMP图像的文件结构。 作业： 在 6.28.22:22/download/图像素材下载图像，在VC＋＋6.0中读入BMP图像，熟悉其全部过程，将上面读入的图像进行反色等常用图像处理操作后保存。 实验三图像的几何变换 实验目的与要求：
1. 熟悉Matlab图像处理工具箱中有关几何变换的函数； 2. 通过具体的应用实例进一步理解和熟悉图像的几何变换。 作业： 在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的平移、旋转、放大和缩小，并与图像工具箱命令结果作比较。 实验四图像的频域变换 实验目的与要求： 1. 通过实例熟悉和理解图像的傅立叶变换和逆变换； 2. 通过实例熟悉和理解图像的离散余弦变换和逆变换。 作业： 在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的Fourier变换、反变换快速、Fourier变换和其他可分离变换算法，并与图像工具箱命令结果作比较。 1237a63231126edb6f1a103a.html 实验五图像增强与平滑 实验目的与要求： 1. 熟悉图像的直方图，了解图像的直方图均衡化；
身份证识别实现身份证号码自动化输入 日常生活中很多场合都需要对身份证进行检查，并需要人工输入身份证号码，比如酒店入住、办理银行业务、机票预订等，二代身份证号码位数多达18位，人工输入难免会出错而且速度慢。如何快速准确提取身份证上的信息，是各行各业实现信息化的关键。基于OCR 技术的身份证识别成为各行各业不可或缺的核心技术。 传统的身份证信息管理方式是通过扫描输入身份证图片，从中提取身份证照片，同时对手工输入个人信息和身份证编号。比较完整的方法是采用图像处理和识别技术，识别身份证图片中的个人信息和数学编号，并将识别结果输入管理系统与照片一起提交。在互联网大数据背景下，利用现代信息技术开展高效快捷便民服务工作，已经势在必行。厦门云脉技术公司推出的云脉身份证识别软件，极大地提高了办公效率，现在在金融保险、电信通讯运营商、智能交通、军队、政府、航空、社保局等行业领域被广泛应用。 身份证信息的自动识别是属于模式识别中的文字识别问题，但不同于普通文字识别问题的是，身份证扫描图像中存在强烈的底纹和激光防伪标识造成的干扰，使得文字信息模糊难辨，那么如何将待识别的信息进行准确有效的定位与分割是实现信息自动识别的关键。身份证识别的目标是采用高效的算法将身份证各部分信息识别出来。对于普通文本下的汉字和数字识别技术已经比较成熟。
云脉身份证识别软件，专门针对身份证识别，定位准确，识别率高，适应能力强，对防伪和不防伪身份证均能准确的识别，对带有各少数民族语言的身份证的适应性也很好。该软件不仅有效解决了身份
证的数据录入问题，而且保留了身份证的原始图像，可以方便的查询和检索，从而真正具有高效、快速的应用数据和处理数据的能力。通过云脉证件识别拍照获取的原件图像，然后采用高效识别算法，将身份证各部分进行识别，并将识别结果按特定应用系统进行数据管理。 目前，身份证识别凭借着强大的功能和便捷的操作，已经被广泛应用于证券、保险、邮政、公安、海关、铁路、民航、医院、民政、教育等行业实名制及证件登记场所。相信随着移动数据处理和管理大量身份证讯息部门需求的不断增长，在不久将来，身份证识别将会被应用在更多需要它的地方。
武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院（系）：自动化学院 课程名称：模式识别原理 专业班级：控制科学与工程1603班 任课教师：张素文 学生姓名：王红刚 2017年1月3日
模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods
二代身份证识别系统银行应用解决方案 今年，随着我国启动新一代的公民身份证系统，公民证件的查验和核查也将变得更准确：身份证信息的存储和查询采用了数据库和网络技术，既可以实现全国范围内的快速查询和身份识别，也可以进行公安机关与各行政管理部门的网络互查，这将使全国的人口信息实现资源共享。 第一章、概述 而在现实生活中，这些功能的应用则十分广泛。如今后人们在投宿旅店、搭乘民航班机、办理金融服务业务以及参加考试等活动时，有关单位和工作人员对核对持证人的证件真伪不再困难。在银行领域新的身份证特点之一就是杜绝身份伪造等问题，银行为客户提供了更安全、更快捷的金融服务，从而更安全和广泛的应用于银行的客户的开户、销户、大额存取款、信用卡业务、信贷业务以及相关需要确认身份的应用。针对二代身份证可进行机读识别的特点，我公司根据银行业务的工作方式，提出了以下三种方案，以实现银行核对客户真实身份及确认交易的有效性。分别是：联机方式（PC机）、便携方式、终端外设方式。 第二章、联机模式 1、工作原理： 联机方式是指身份证读卡器与PC通过串口或USB口直接相连，PC上加载加密模式的读卡器驱动软件及身份识别应用程序，应用程
序将二代身份证中IC的信息（公民身份号码、姓名、性别、民族、出生日期、住址、签发单位、签发日期、有效期截止日期、照片）传输到PC中。银行柜员可以通过PC的显示来核对机读的信息与身份证印刷信息是否一致；公司还可配合银行科技部门通过身份识别应用程序的增值开发，可自动完成银行需要进行客户身份的识别、确认及录入的业务。同时，还可以针对客户的需要提供二次应用程序开发，将诸如已识别的用户身份信息的保存、查询和索引等。 2、适用范围： 计算机环境：适用于运行WINDOWS系统的PC机/服务器业务环境：办理个人金融业务的网点或柜台。业务种类：开销帐户、大额取款、信用卡交易、贷款业务等。 4、特点： 因为采用的是开放平台系统，可以灵活地与现有多种业务系统集成，对现有系统影响很小，同时还可提高柜员工作效率：如以前需要人工输入的证件信息完全可以由自动化的软件来实现。另外，PC本身的图形系统可以清晰地显示证件上的图像信息。 第三章、便携模式 1、工作原理： 通过将二代身份读卡器与阅读显示设备集成，由读卡器将身份证中的证件信息（公民身份号码、姓名、性别、民族、出生日期、住址、签发单位、签发日期、有效期截止日期、照片）读出，然后显示在阅读器的屏幕上，银行业务人员通过查看屏幕上的阅读器上的信息来完
模式识别及其在图像处理中的应用 摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法
模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。
课
题
程
目
设
计
报
告
身份证管理系统
学
号
0908***
姓
名
***
年级专业
09 电子信息工程
无 同组人员
无 学 号
指导老师
***
完成日期
2010
年 6
月
24
日
安徽师范大学物理与电子信息学院 College of Physics and Electronic Information, Anhui Normal Universi
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一、实践的目的和要求
加深对《C 语言》课程所学知识的理解，进一步巩固 C 语言语法规则。学会编制结构清 晰、风格良好、数据结构适当的Ｃ语言程序，从而具备解决综合性实际问题的能力。
二、实践内容
在熟练掌握 C 语言的基本知识：数据类型（整形、实型、字符型、指针、数组、结 构等） ；运算类型（算术运算、逻辑运算、自增自减运算、赋值运算等） ；程序结构（顺 序结构、判断选择结构、循环结构） ；大程序的功能分解方法（即函数的使用）等。进一 步掌握各种函数的应用，包括时间函数、绘图函数，以及文件的读写操作等。
三.问题描述：
用 C 语言编写程序，实现添加，删除，查找等相关功能。
四.基本要求：
（1）具备添加、删除功能； （2）具备多种查询功能：按年龄、出生日期等； （3）具备统计功能，能统计某年龄段的人数； （4）在此基础上，可进行文件操作。
五．分析：
系统需求 一、 当前身份证信息:通过结构体 Person ID 来保存人的姓名，生日，民族，性别，地址， 身份证号等等相关信息，并且通过 input 函数来进行给当前身份初始信息输入. 二、 身份信息查询: 输入一个人名字, 在文件中查找此人, 若找到则输出此人的全部信息; 若找不到则输出查找失败的信息。 三、新信息插入 ：通过 insert 实现添加功能，然后还可以按生日日期从小到大排序。 四、输出全部学生信息和全部学生成绩。 五、退出系统. 六、附加说明：系统将来完善的功能有：可以通过年龄来模糊查询，也可以通过姓名的 姓来先进行模糊查询，以便后面精确查找。 实际上未完成文件操作和根据年龄查询这两项功能， 所以这个程序的功能也相应大打 折扣，也是需要进一步改进的地方，尤其是文件操作，即对文件继续存储和读取.........
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身份证识别技术秒级录入身份证信息 日常生活中很多场合都需要对身份证进行检查，并需要人工输入身份证号码，比如酒店入住、办理银行业务、机票预订等，二代身份证号码位数多达18位，人工输入难免会出错而且速度慢。如何快速准确提取身份证上的信息，是各行各业实现信息化的关键。基于OCR 技术的身份证识别成为各行各业不可或缺的核心技术。 传统的身份证信息管理方式是通过扫描输入身份证图片，从中提取身份证照片，同时对手工输入个人信息和身份证编号。比较完整的方法是采用图像处理和识别技术，识别身份证图片中的个人信息和数学编号，并将识别结果输入管理系统与照片一起提交。在互联网大数据背景下，利用现代信息技术开展高效快捷便民服务工作，已经势在必行。厦门云脉技术公司推出的云脉身份证识别软件，极大地提高了办公效率，现在在金融保险、电信通讯运营商、智能交通、军队、政府、航空、社保局等行业领域被广泛应用。 身份证信息的自动识别是属于模式识别中的文字识别问题，但不同于普通文字识别问题的是，身份证扫描图像中存在强烈的底纹和激光防伪标识造成的干扰，使得文字信息模糊难辨，那么如何将待识别的信息进行准确有效的定位与分割是实现信息自动识别的关键。身份证识别的目标是采用高效的算法将身份证各部分信息识别出来。对于普通文本下的汉字和数字识别技术已经比较成熟。
云脉身份证识别软件，专门针对身份证识别，定位准确，识别率高，适应能力强，对防伪和不防伪身份证均能准确的识别，对带有各少数民族语言的身份证的适应性也很好。该软件不仅有效解决了身份
证的数据录入问题，而且保留了身份证的原始图像，可以方便的查询和检索，从而真正具有高效、快速的应用数据和处理数据的能力。通过云脉证件识别拍照获取的原件图像，然后采用高效识别算法，将身份证各部分进行识别，并将识别结果按特定应用系统进行数据管理。 目前，身份证识别凭借着强大的功能和便捷的操作，已经被广泛应用于证券、保险、邮政、公安、海关、铁路、民航、医院、民政、教育等行业实名制及证件登记场所。相信随着移动数据处理和管理大量身份证讯息部门需求的不断增长，在不久将来，身份证识别将会被应用在更多需要它的地方。