车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。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。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
（人工智能）关于图像识别与人工智能的就业情况
关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我仍真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解壹下。下面是转载的壹篇文章： 就我见来，个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、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（壹维）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，就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合，采集的信息很多均是图像信息，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壹块，如果有医学图像处理的背景，去壹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，当然就业也多了壹个选择方向，且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息，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 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争，来头均不小，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。它们于国内均设有研发中心，simens的于上海和深圳，GE和柯达均于上海，飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场，而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以于这些地方的待遇均仍能够，前景也见好。国内也有壹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于做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题，做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司：大恒和凌云，均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹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，只要做的仍不错，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，但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司：诺基亚和pixelworks
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。
仪表显示的图像识别算法研究 摘要：随着社会的逐渐发展，人类的生活越来越趋于智能化。本文根据当今社会对于图像识别研究的发展现状，针对目前人们生活中人工读表的弊端，提出了通过采集仪表显示的图像并进行图像识别算法处理来达到智能自动读表的方法。 为了能快速获得采集数据，减少人们生活中繁复的人工作业。本文通过多样的图像处理来代替人眼识别图像。只需要得到采集到的图像，就可以利用计算机来进行计算和识别，得出最后的数字。本文采用了一系列的图像处理方法，包括图像的去噪，二值化分割，边缘检测和基于数学形态学的膨胀腐蚀操作等。同时通过多种尝试和比较各种方法的优缺点得到了一套简易而又完善，快速的图像识别算法。 在进行多次测试试验后，本文采用数码相机来进行图像的采集，同时经过图像预处理、图像分割、图像识别等一系列流程得出了较为完善的图像采集和识别系统，为未来信息传递智能化提供了基础，对于促进工业发展或是改善生活水平都有重要的意义。 关键词：图像预处理、二值化、边缘检测、形态学、去噪、图像分割、图像匹配 The research of image recognition displayed by the instrument Abstract: With the continuous development of society, people's lives become more and more intelligent. Based on the current development in today's society for the study of image recognition, according to the present disadvantages of manual meter reading in peop le’s lives, this page proposed the way by collecting the instruments display image and then deals it with image recognizing algorithms to achieve intelligent automatic meter. In order to quickly gather data, reducing manual work in people’s lives complicated. The page uses a series of image processing to replace human eye image recognition. Just need the collected images, we can use a computer to calculate and identify, then we will arrive at a final figure. We used a variety of image processing methods, including image denoising, thresholding segmentation, expansion of edge-detection based on mathematical morphology and corrosion and so on. And
图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。
来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与
Q260046902 专业做论文 西南科技大学 毕业设计（论文）题目名称：车辆牌照图像识别算法研究与实现
车辆牌照图像识别算法研究与实现 摘要：近年来随着国民经济的蓬勃发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高。因此，汽车牌照识别技术在公共安全及交通管理中具有特别重要的实际应用意义。本文对车牌识别系统中的车牌定位、字符分割和字符识别进行了初步研究。对车牌定位，本文采用投影法对车牌进行定位；在字符分割方面，本文使用阈值规则进行字符分割；针对车牌图像中数字字符识别的问题，本文采用了基于BP神经网络的识别方法。在学习并掌握了数字图像处理和模式识别的一些基本原理后，使用VC++6.0软件利用以上原理针对车牌识别任务进行编程。实现了对车牌的定位和车牌中数字字符的识别。 关键词：车牌定位；字符分割；BP神经网络；车牌识别；VC++
Research and Realization of License Plate Recognition Algorithm Abstract:In recent years, with the vigorous development of the national economy，there are more and more construct in the domestic expressway, urban road, and parking area. The requisition on the traffic control, safety management improves day by day. Therefore, license plate recognition technology has the particularly important practical application value in the public security and the traffic control. In the paper, a preliminary research was made on the license location, characters segment and characters recognition of the license plate recognition. On the license location，the projection was used to locate the license plate; On the characters segmentation, the liminal rule was used to divide the characters; In order to solve the problem of the digital characters recognition in the plate, BP nerve network was used to recognize the digital characters. After studying and mastering some basic principles of the digital image processing and pattern recognition, the task of license plate recognition was programmed with VC++ 6.0 using above principles. The license location and the digital characters recognition in the license plate were implemented. Keywords: license location, characters segmentation, BP nerve network, license plate recognition, VC++
第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。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。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，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，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，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。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 深度学习是机器学习中的一个新的研究领域，通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向，引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推动了目标和行为识别的研究，推动了深度学习及其在目标和行为识别中的新进展。基于这个发展趋势，我们小组选择了基于回归方法的深度学习目标识别算法YOLO的研究。 1.1.2课程项目研究的意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃
目录 摘要 (1) 引言 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 课程设计选题的背景及意义 (3) 1.2 图像边缘检测的发展现状 (4) 第二章边缘检测的基本原理 (5) 2.1 基于一阶导数的边缘检测 (8) 2.2 基于二阶导的边缘检测 (9) 第三章边缘检测算子 (10) 3.1 Canny算子 (10) 3.2 Roberts梯度算子 (11) 3.3 Prewitt算子 (12) 3.4 Sobel算子 (13) 3.5 Log算子 (14) 第四章MATLAB简介 (15) 4.1 基本功能 (15) 4.2 应用领域 (16) 第五章编程和调试 (17) 5.1 edge函数 (17) 5.2 边缘检测的编程实现 (17) 第六章总结与体会 (20) 参考文献 (21)
摘要 边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的内容。该课程设计具体考察了5种经典常用的边缘检测算子,并运用Matlab进行图像处理结果比较。梯度算子简单有效，LOG 算法和Canny 边缘检测器能产生较细的边缘。 边缘检测的目的是标识数字图像中灰度变化明显的点，而导函数正好能反映图像灰度变化的显著程度，因而许多方法利用导数来检测边缘。在分析其算法思想和流程的基础上，利用MATLAB对这5种算法进行了仿真实验，分析了各自的性能和算法特点，比较边缘检测效果并给出了各自的适用范围。 关键词：边缘检测；图像处理；MATLAB仿真
引言 边缘检测在图像处理系统中占有重要的作用，其效果直接影响着后续图像处理效果的好坏。许多数字图像处理直接或间接地依靠边缘检测算法的性能，并且在模式识别、机器人视觉、图像分割、特征提取、图像压缩等方面都把边缘检测作为最基本的工具。但实际图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合，并且在实际图像中存在着不同程度的噪声，各种类型的图像边缘检测算法不断涌现。早在1965 年就有人提出边缘检测算子，边缘检测的传统方法包括Kirsch，Prewitt，Sobel，Roberts，Robins，Mar-Hildreth 边缘检测方法以及Laplacian-Gaussian（LOG）算子方法和Canny 最优算子方法等。 本设计主要讨论其中5种边缘检测算法。在图像处理的过程需要大量的计算工作,我们利用MATLAB各种丰富的工具箱以及其强大的计算功能可以更加方便有效的完成图像边缘的检测。并对这些方法进行比较
浅谈人工智能与模式识别的应用 一、引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。 人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。
二、人工智能和模式识别 （一）人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。 （二）模式识别。模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。 在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年代初发展起来的一门新兴学科，但同样也是未来一段实践中发展的必然方向。在生活节奏相当之快的今天人们希望电子产品可以为我们的生活提供更多的便利条件。因此在未来相当一段时间内模式识别技术依然是发展的必然趋势。
中国科学技术大学继续教育学院课程设计 论文报告 论文题目：图像的信息隐藏检测算法和实现学员姓名：黄琳 学号：TB04202130 专业：计算机科学与技术 指导教师： 日期：2007年1月20日
图像的信息隐藏检测算法和实现 [摘要] Information hiding analysis is the art of detecting the message's existence or destroying the stega nographic cover in order to blockade the secret communication. And information Information hiding includes steganography and digital watermark. The application of steganography can be traced to ancient time, and it is also an n hiding detection is the very first step in information hiding analysis. Firstlly, architectonic analysis about information hiding detection is proposed, including the analysis of digital image characteristics, image based detecting algorithms and some problems in its realization. Secondly, many detecting algorithms are introduced with theoretical analyses and experimental results in details. Thirdly, two applications of detecting technology are put forward. Finally, a detecting model used in Internet is discussed [关键词]安全信息隐藏检测 1. 引言 数字图像的信息隐藏技术是数字图像处理领域中最具挑战性、最为活跃的研究课题之一。本文概述了数字图像的信息隐藏技术，并给出了一个新的基于彩色静止数字图像的信息隐藏算法。 数字图像可分为静止图像和动态图像两种，后者一般称为视频图像。视频图像的每一帧均可看作是一幅静止图像，但是这些静止图像之间并不是相互孤立的，而是存在时间轴上的相关性。静止图像是像素（Pixel）的集合，相邻像素点所对应的实际距离称为图像的空间分辨率。根据像素颜色信息的不同，数字图像可分为二值图像、灰度图像以及彩色图像。数字图像的最终感受者是人的眼睛，人眼感受到的两幅质量非常相同的数字图像的像素值可能存在很大的差别。这样，依赖于人的视觉系统（Human Visual System，HVS）的不完善性，就为数字图像的失真压缩和信息隐藏提供了非常巨大的施展空间。 信息隐藏与信息加密是不尽相同的，信息加密是隐藏信息的内容，而信息隐藏是隐藏信息的存在性，信息隐藏比信息加密更为安全，因为它不容易引起攻击者的注意。 2. 信息隐藏技术综述 2.1信息隐藏简介 信息隐藏（Information Hiding），也称作数据隐藏（Data Hiding），或称作数字水印（Digital Watermarking）。简单来讲，信息隐藏是指将某一信号（一般称之为签字信号，Signature Signal）嵌入（embedding）另一信号（一般称之为主信号，Host Signal，或称之为掩护媒体，cover-media）的过程，掩护媒体经嵌入信息后变成一个伪装媒体（stegano-media）。这一嵌入过程需要满足下列条件：
图像识别技术浅析 Analysis of Image Recognition Technology 刘峰伯软件学院2010544029 【摘要】:本文描述了图像识别系统的结构与工作原理，在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术。 【关键词】：图像识别；预处理；特征提取；匹配 【Abstract】This paper describes the structure and working principle of an image recognition system. The advantages and disadvantages of various a1gorithms are compared on the basis of in-depth analysis of the image pre-processing, feature extraction, classification and image matching algorithms, and discussed the key technology. 【Key Word】Image Recognition；Pre-Processing；Feature Extraction；Matchi ng. 一、引言 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。随着计算机技术与信息技术的发展，图像识别技术获得了越来越广泛的应用。例如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、天气预报中的卫星云图识别、遥感图片识别、指纹识别、脸谱识别等，图像识别技术越来越多地渗透到我们的日常生活中。 二、图像识别系统 1、概述 自动图像识别系统的过程分为五部分：图像输入、预处理、特征提取、分类和匹配，其中预处理又可分为图像分割、图像增强、二值化和细化等几个部分。 （1）图像输入 将图像采集下来输入计算机进行处理是图像识别的首要步骤。 （2）预处理 为了减少后续算法的复杂度和提高效率，图像的预处理是必不可少的。其中
１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）
基于人工智能算法的图像识别与生成 摘要：本次报告的工作是利用PCA，SVM以及人工神经网络（ANN）实现对人脸的特征提取、分类和预测。然后利用GAN（生成对抗网络）实现对手写数字的生成，并用SVM 做预测，验证生成效果。 本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库，其中包含40个人共400张人脸图像。 关键词：人工智能；图像识别；数据 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0173-02 1 PCA降维 PCA（principal components analysis）即主成分分析，又称主分量分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 首先我们给出了数据库的平均脸的图像，并利用PCA对人脸降维，通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。最后给出了每一个维度的特征脸图像，讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。 1.1 平均脸 首先，我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵
中，即每一行为一张人脸（10304像素），每张人脸共10304维特征。我们对每一个维度去平均，构成一个新的行向量，这就是平均脸。 平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征，可以看清人脸的轮廓，但无法识别人脸的局部细节。 1.2 降低至不同维度时还原脸的情况 从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10，30，50，100，200，250，300，350，400的图像。可以看到，随着保留维数的增多，图像越清晰，与原图的差异越小。 1.3 提取单一维度的特征做还原 为了研究不同维度所代表的人脸的信息，我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原，还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。 结果如下： 每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序，比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。 特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的 比例。它是这样计算出来的，假设保留k维信息，则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400（400*10304的矩阵，最多有400个非零特征值）个特征值的和。 从图4可以看出，当保留维数为100维时，即能保留人