图像识别课件-地铁安检共104页

（1）普通模板匹配算法
模板匹配的基本概念 ：模板就是一幅已知的具有标 准尺寸和标准内容的图像。模板匹配就是在一幅图像 中按一定算法搜寻目标，将目标的特征和已知模板比 较，从而确定目标是否存在以及存在目标所在的坐标 位置。 以8位灰度图像(1 个像素由1 个字节描述)为例 ，模板T( m*n个像素)叠放在被搜索图S( M *N个像素 )上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i ，j 为子图左上角在被搜索图S上的坐标，如图所示 。搜索范围是MXN。通过比较模板T和Sij的相似性， 完成模板匹配过程。
xT
(mi
mj
)
1 2
(mi
mj
)T
(mi
m
j
)
0
8.4 基于模板匹配的图像识别
模板匹配（Template Matching）是图像识别 方法中最具代表性的基本方法之一，它是将从待 识别的图像或者图像区域S(i,j)中提取的若干特征 量逐个进行比较，计算它们之间规格化的相关性 系数，其中相关性系数最大的一个就表示其相似 程度最高，可以将图像归与相应的类。
mn
[S
i
,
j
(
x,
y)
S
i, m
j
]
[T
(
x,
y)
T
m]
x1 y1
mn
mn
(
[S
i,
j
( x,
y)
S
i, m
j
]2
)
(
[T (x, y) Tm ]2 )
பைடு நூலகம்x1 y1
x1 y1
按灰度匹配的计算量是很大的,一般将原始图像按 比例缩小，采用相对较小的模板来进行匹配。尽管模 板匹配有很多不足的地方，但目前仍然是一种较为可 靠的模式识别方法，在工业机器视觉中得到广泛应用 [].对常用焊接结构灰度图象可以通过二值化填充得到 由0和1组成的黑白图象，因此进行模板匹配可以相当 于比较待识别图象和模板为“1”的相同个数，比较相 同可以采用“点异或”的方式进行。如果模板与待识 别图象相同，则相关系数可用下式表达：

人像验证 输入两张照片，确定它们是否来自于 持证人身份核实、电子政务、电子商务、移动设
Verification 同一个人。
备访问控制等。
-15-
1 : 1 的验证过程
-16-
1 : N 的辨识过程（N : N）
-17-
人脸识别应用场景
根据对公安现有的业务现状及系统分析，我们可以归纳为两类应用： 静态和动态两种应用模式。其中某些管理工作可以两种模式共同应用。
选择一张经人像识别系统比对后的相片打印在成绩单上。
-23-
监管
数据采集及核查：公安监管部门在采集人员身份信息时，只有身份证号等字符信息确定唯 一身份，缺乏相片比对等辅助手段，常遇到被监管人员不报或谎报信息、送押单位核实难等问 题，造成了人员信息不完整不真实、数据复用效果不佳，且容易引起公民身份被冒用的上访事 件。现有人工核查手段单一繁琐，被监管人员存疑数据量大，导致了监所核查工作难度大、效 率低。建议开发接口，使人像比对系统增加人口库信息，并与监所业务系统对接，以便较准确 完整地采集和核查信息。
深挖犯罪：隐瞒个人真实信息的被监管人员往往存在劣迹或在逃信息，是监所开展深挖犯 罪工作的重要打击对象。建议通过与在逃人员库进行相片信息比对碰撞，可有效加强深挖犯罪 工作。
安全管理：在监所日常管理中，可增加门禁管理、外来人员管理等系统的人像比对功能， 把好出入口关。
-24-
出入口（监狱/劳教/看守所）
人脸识别技术介绍
目录
第一部分 第二部分 第三部分
人脸识别原理 人脸识别的应用场景 人脸识别算法
-1-
生物识别技术
生物特征
生理特征 what you have?
-人像 -DNA -虹膜 -指纹 “与生俱来”

A、P(ωj,x) =P(x|ωj) P(ωj) （总体；类）
举例：P(ω1)=0.4，•精P选(pωpt 2)=0.6,
P(x=12|ω1)=0.15，P(x=12|ω2)=0.35
则：P(ω1, x=12)=0.15*0.4
P(ω2, x=12)=0.35*0.6
B、 P(ωj,x) =P(ωj | x) P(x)
Байду номын сангаас
问题：是否可以提高押对的概率，减少押错的概率？ 除先验概率外，必须利用其他的信息。
•精选ppt
（3）类条件概率密度
细胞识别：正常细胞ω1 异常细胞ω2
P(x i )P(x 1) P(x 2)
光密度特征：x
x 条件概率密度分布
类条件概率密度p(x|ω)：
类别状态为ω时的x概率密度函数。
（4）贝叶斯公式
2 人工神经网络
人工神经网络Artificial Neural Networks（ANN
）
•精选ppt
是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述，是一个数
学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程
序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
（1）人工神经元模拟生物神经元的一阶特性
–输入：X=（x1，x2，…，xn） –联接权：W=（w1，w2，…，wn）T –网络输入：y=∑（xi*•w精选ipp）t =XW –激励函数：f –输出：o
D、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的 特征以达到降低特征空间维数的过程。
例如：一幅96x64的图象
•精选ppt
（a）Gabor滤波器编码； （b）小波变换+神经网络； （c）细节点
（分叉点、端点）
（4）分类器设计

卷积神经网络的结构和模板匹配是图像识别的关键技术。本节将介绍卷积神 经网征融合
特征提取和特征融合是图像识别中的重要步骤，可以提高模型的鲁棒性和泛 化能力。本节将介绍这些技术的基本原理。
目标检测与定位：YOLO、 RCNN等算法
目标检测和定位是图像识别中的关键任务，有许多经典算法被应用于这些任 务。本节将介绍YOLO、RCNN等算法的原理和应用。
人脸识别：人脸检测与特征提 取
人脸识别是一个具有挑战性的任务，本节将介绍人脸检测和特征提取的基本 原理和一些流行的人脸识别方法。
图像分割：FCN、U-Net、Mask RCNN算法
图像分割是图像处理中的重要任务，本节将介绍FCN、U-Net、Mask RCNN等 算法在图像分割中的应用。
图像风格转换：Neural Style Transfer算法
训练模型的原理与方法：反向传播算法
反向传播算法是深度学习训练过程中的关键步骤，本节将详细介绍反向传播算法的原理和实现方法。
CNN网络的优化方法：Dropout、 Batch Norm
为了提高卷积神经网络的性能和泛化能力，有许多优化方法被提出，本节将 介绍一些常见的优化方法。
卷积神经网络的结构与模板匹 配
深度学习视觉识别广泛应用于许多领域，包括图像分类、场景识别、自动驾 驶等。本节将介绍这些应用的基本原理和实践案例。
深度学习视觉识别发展趋势： 多模态融合、无监督学习等
深度学习视觉识别仍在不断发展，本节将介绍一些未来的发展趋势，如多模 态融合、无监督学习等。
总结与展望：深度学习视觉识 别的重要性和应用前景
本教程对深度学习视觉识别进行了全面的介绍，总结了其重要性和应用前景。 欢迎大家在学习过程中提问和讨论。
深度学习在图像识别领域具有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸 识别、图像分割等。本节将介绍这些应用的基本原理和方法。