图像识别技术课件

1、图图 像像 识识 别别 指指 纹纹 字字 符符 人人 脸脸 图像识别的概念图像识别的概念 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。指纹识别指纹识别 你的手上有几个螺（斗）？你的手上有几个螺（斗）？指纹特征指纹特征1总体特征总体特征2局部特征局部特征总体特征总体特征局局部部特特征征端点：一条纹路在此终端点：一条纹路在此终结。结。分叉点：一条纹路在此分叉点：一条纹路在此分开成为两条路或更多分开成为两条路或更多的纹路。的纹路。分歧点：两条平行的纹分歧点：两条平行的纹路在此分开。路在此分开。孤立点：一条特别短的孤立点：一条特别短的纹路，以至于成为一点纹路，以至于成为

2、一点。环点：一条纹路分成两环点：一条纹路分成两条后，立即合并成一条条后，立即合并成一条。短纹：一端较短但不足短纹：一端较短但不足以成为一点的纹路。以成为一点的纹路。 指纹识别系统的四个指纹识别系统的四个重要过程重要过程指纹识别过程指纹识别过程1指纹图像的采集指纹图像的采集2指纹图像的预处理指纹图像的预处理3指纹特征的提取指纹特征的提取4指纹图像的匹配指纹图像的匹配2指纹图像的预处理指纹图像的预处理3指纹特征的提取指纹特征的提取4指纹图像的匹配指纹图像的匹配指纹图像采集指纹图像采集 光学采集器-使用光的全反射-光学棱镜-电荷耦合器件集成电路 超声波指纹采集器 -穿透材料的能力 -要求较低指纹识别

3、过程指纹识别过程1指纹图像的采集指纹图像的采集2指纹图像的预处理指纹图像的预处理3指纹特征的提取指纹特征的提取4指纹图像的匹配指纹图像的匹配均衡化均衡化指纹分割指纹分割细化细化二值化二值化指纹图像指纹图像指纹预处理指纹预处理指纹识别过程指纹识别过程1指纹图像的采集指纹图像的采集2指纹图像的预处理指纹图像的预处理3指纹特征的提取指纹特征的提取4指纹图像的匹配指纹图像的匹配指纹特征的提取指纹特征的提取 中心点中心点和和三角点三角点称为称为奇异点奇异点，奇异点反映了，奇异点反映了指纹全局的纹理变化特征。准确地提取指纹奇指纹全局的纹理变化特征。准确地提取指纹奇异点的位置和方向对于提高异点的位置和方向对

4、于提高 整个指纹识别系统的性能整个指纹识别系统的性能 具有重大意义。具有重大意义。 全局特征提取全局特征提取指纹特征的提取指纹特征的提取 指纹的局部细节特征包括指纹的局部细节特征包括孤岛孤岛、终止点终止点、孤孤点点、闭环闭环、分叉点分叉点等多种类型。目前大多数的等多种类型。目前大多数的指纹识别系统都采用指纹识别系统都采用终止点终止点 和和分叉点分叉点作为指纹匹配作为指纹匹配 的细节特征点。的细节特征点。 局部特征提取局部特征提取指纹识别过程指纹识别过程1指纹图像的采集指纹图像的采集2指纹图像的预处理指纹图像的预处理3指纹特征的提取指纹特征的提取4指纹图像的匹配指纹图像的匹配指纹的匹配 指纹匹配

5、分指纹匹配分两步两步进行，进行，首先是利用指纹的类首先是利用指纹的类别信息进行粗匹配别信息进行粗匹配，然后利用指纹的细节点信然后利用指纹的细节点信息进行细节点匹配息进行细节点匹配。 细节点匹配是将待识指细节点匹配是将待识指纹所提取的特征信息与指纹库中模板指纹的特纹所提取的特征信息与指纹库中模板指纹的特征点信息进行比较，计算其特征点的相似度，征点信息进行比较，计算其特征点的相似度，得到两枚指纹匹配的相似度值，选取一适当的得到两枚指纹匹配的相似度值，选取一适当的阀值与该相似度值进行比较，从而判断两枚指阀值与该相似度值进行比较，从而判断两枚指纹是否来自同一手指纹是否来自同一手指。指纹识别技术的应用指

6、纹识别技术的应用1光学指纹识别的应用光学指纹识别的应用2电容指纹识别的应用电容指纹识别的应用3超声波指纹识别的应用超声波指纹识别的应用光学指纹识别系统的应用光学传感器则一般用于指纹锁光学传感器则一般用于指纹锁, ,门禁门禁, ,考勤等考勤等。指纹锁指纹锁门门禁禁电容指纹识别系统的应用电容传感器可用于电脑信息安全电容传感器可用于电脑信息安全, ,掌上设备掌上设备( (比如比如移动电话移动电话), ),指纹指纹U U盘指纹键盘盘指纹键盘, ,指纹鼠标等。指纹鼠标等。 超声波指纹识别系统的应用超声波传感器则一般用于要求比较高的场合超声波传感器则一般用于要求比较高的场合, ,如如指纹付款机指纹付款机,

7、 ,及军事会议的门禁。及军事会议的门禁。字符识别字符识别字字 符符 识识 别别 人们在生产和生活中，要处人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效了减轻人们的劳动，提高处理效率，率，人们开始探讨起各种字符识人们开始探讨起各种字符识别器。别器。车牌自动识别 如今，智能交通系统是一个热点研究领域，收到日益广泛的关注，而车牌识别是其重要组成部分。MATLAB MATLAB是 MATrix LABoratory （矩阵实验室）的缩写，是 Math Works 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。车牌识别系统 基于基于 MA

8、TLAB图像处理图像处理，其识别流程图，其识别流程图如下如下：图 像 预 处 理 在自然条件下摄取的车牌，除了包含在自然条件下摄取的车牌，除了包含大量噪声外，还具有多样性。为了使系统大量噪声外，还具有多样性。为了使系统能够更好的分离车牌，必须对原始图像进能够更好的分离车牌，必须对原始图像进行预处理。行预处理。（灰度二值化灰度二值化、噪声处理噪声处理、边边缘提取等缘提取等）。一一 获取原始图片获取原始图片二二 图像预处理图像预处理1.读取图片2.转化为灰度图片：亮度平均，使亮度平均，使图像具有较好图像具有较好的对比度！的对比度！二二 图像预处理图像预处理减少背景像素干扰，将目标减少背景像素干扰，

9、将目标从背景中彻底分量出来！从背景中彻底分量出来！二二 图像预处理图像预处理3.边缘检测后图像：区分目标和背区分目标和背景，得到我们景，得到我们想要的目标车想要的目标车牌！牌！二二 图像预处理图像预处理4.腐蚀后边缘图像：凸显目标！凸显目标！5.聚类填充后图像：6.形态滤波后图像：根据物体的特征，用根据物体的特征，用聚类算法进行相似分聚类算法进行相似分析，然后进行分类！析，然后进行分类！保留图像细节特保留图像细节特征的条件下，对征的条件下，对目标图像的噪声目标图像的噪声进行抑制！进行抑制！三三 车牌定位车牌定位1.计算边缘图像的投影面积;2.寻找峰谷点，大致确定车牌位置;3.计算此连通域内的宽

10、高比，剔除不在域值范围内的连通域，最后得到车牌区域.四四 字符分割图像字符分割图像 利用投影检测的字符定位分割方法得到单个字符！五五 字符字符（模板）（模板）数据库数据库 建立模板数据库时必须对这些图片进行统一处理！（宽高比）六六 字符识别字符识别通过基于模板匹配的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法算法，通过特征对比或训练识别出相关的字符。易混淆的字符 特特征征区区域域求求合合法法二维条形码识别技术二维条形码识别技术19201950197019401990196020001949年美国乔伍德兰德 、伯尼西尔沃发明了第一个条形码专利60年代 西

11、尔沃尼亚发明一套条形码系统并在北美铁路系统成功应用1988年 中国成立了中国物品编码中心20世纪20年代 约翰科芒德实现邮政单据自动分检方法1959年 吉拉德费伊塞尔申请了用条形码表示数字的专利70年代 UPC 码（Universal Product Code） 在北美超市得到广泛应用 1997、2000年 确定了国家标准 1.条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。2.一维条码是由一组粗细不同、黑白(或彩色)相间的条、空及其相应的字符(数字字母)组成的标记，即传统条码。3.二维条码是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维

12、方向)上分布的条、空相间的图形来记录数据符号信息。2.什么是二维条码？什么是二维条码？3.二维条码与一维条码的比较 项目项目条码类型条码类型信息密信息密度与信度与信息容量息容量错误校验错误校验及纠错正及纠错正能力能力垂直方向是垂直方向是否携带信息否携带信息用途用途对数据库对数据库和通讯网和通讯网络的依赖络的依赖识读设备识读设备一维条码一维条码信息密信息密度低，度低，信息容信息容量较小量较小可通过校可通过校验字符进验字符进行错误校行错误校验，验，没有没有错纠能力错纠能力不携带信息不携带信息对物品对物品的的标识标识多数应用多数应用场合依赖场合依赖数据库及数据库及通讯网络通讯网络可用线扫描可用线扫描

13、器识读，如器识读，如光笔、线阵光笔、线阵CCDCCD、激光枪、激光枪等等二维条码二维条码信息密信息密度高，度高，信息容信息容量大量大具有错误具有错误校验和纠校验和纠错能力，错能力，可根据需可根据需求设置不求设置不同的纠错同的纠错级别级别携带信息携带信息对物品对物品的的描述描述可不依赖可不依赖数据库及数据库及通讯网络通讯网络而单独应而单独应用用对于行排式二对于行排式二维条码可用线维条码可用线扫描器的多次扫描器的多次扫描识读；对扫描识读；对于矩阵式二维于矩阵式二维条码仅能用图条码仅能用图像扫描器识读像扫描器识读 QR CodeQR Code是由日本是由日本DensoDenso公司公司于于19941

14、994年年9 9月研制的一种月研制的一种矩阵矩阵式二维条码式二维条码，它除具有二维条，它除具有二维条码所具有的码所具有的信息容量大、可靠信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图象多种性高、可表示汉字及图象多种信息、保密防伪性强信息、保密防伪性强等优点等优点 （1 1）超高速识读超高速识读 QR CodeQR Code码的超高速码的超高速识读特性，使它适宜识读特性，使它适宜应用于工业自动化生应用于工业自动化生产线管理等领域。产线管理等领域。（2 2）全方位识全方位识读读 QR CodeQR Code具有具有全方位（全方位（360360）识读特点。识读特点。（3 3）能够有效地表能够有效地表示中国汉字

15、、日本汉示中国汉字、日本汉字字QR CodeQR Code.a.位于左上角、左下角、右上角的三个定位图形b.位于符号中央的三个等间距同心圆环（或称公牛眼）定位图形c.位于左边和下边的两条垂直的实线段 区分矩阵式条码区分矩阵式条码QR 码码 物流管理 优惠券 入场券等 火车票实名制 超市商品信息管理 海报广告 解析网址 购买产品 防伪应应 用用 汇汇 总总相 关 软 件电脑端电脑端移动端移动端人脸识别人脸识别 发发 展展 过过 程程 基于可见光图基于可见光图像的人脸识别像的人脸识别在环境光照发生变化时，在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要法满足实

16、际系统的需要三维图像人脸识别三维图像人脸识别热成像人脸识别热成像人脸识别技术还远不成熟技术还远不成熟识别效果不尽人意识别效果不尽人意基于主动近红外图基于主动近红外图像的多光源人脸识像的多光源人脸识别别克服光线变化的影响克服光线变化的影响。在在精度精度、稳定性稳定性和和速度速度方面的整体系统方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别性能超过三维图像人脸识别。人脸识别内容人脸识别内容：人脸检测人脸检测在动态的场景和复杂的背景中图像中判断是否存在人脸，并准确标定出人脸的位置和大小然后分离出来。人脸跟踪人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。人脸对比人脸对比 将采样到的面像与库存的面像依次进

17、行比对，并找出最佳的匹配对象。技技 术术 原原 理理入库照片及背景要求入库照片及背景要求 影像的顏色影像的顏色、色深色深、及解析度及解析度 可支持彩色及可支持彩色及灰度灰度的影像的影像 最低要求最低要求8-8-位位，即即256256灰度影像灰度影像影像的格式影像的格式 各类主流的影像格式各类主流的影像格式、如如 bmp/jpg/pngbmp/jpg/png等等最低影像大小最低影像大小 最低要求最低要求：双眼中心之间的距离双眼中心之间的距离3030像素像素 建议大小建议大小：205205* *205 16-bit205 16-bit高彩高彩 jpg jpg 24KB24KB 置于智能卡中置于智能

18、卡中：104104* *104 8-bit104 8-bit灰度灰度jpg jpg 2.5KB 2.5KB 背景背景 面部识别可在任何背景下进行面部识别可在任何背景下进行 不受背景物件的移动及摄像头的移动所影不受背景物件的移动及摄像头的移动所影响响人脸的识别过程人脸的识别过程技技 术术 原原 理理人脸图像采集及检测人脸图像采集及检测：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像静态图像、动态图像动态图像、不同的位置不同的位置、不同表情不同表情等方面等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄

19、范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。然后然后即在图像中准确标定出人脸的即在图像中准确标定出人脸的位置和大小位置和大小。人脸图像预处理：人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于行处理并最终服务于特征提取特征提取的过程。的过程。早期阶段包括早期阶段包括灰度校正、噪声过滤灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿人脸图像的光线补偿、灰灰度变换度变换、直方

20、图均衡化直方图均衡化、归一化归一化、几何校正几何校正、滤波滤波以及以及锐化锐化等。等。人脸图像特征提取：人脸图像特征提取： 人脸识别系统可使用人脸识别系统可使用的特征通常分为的特征通常分为视觉特征视觉特征、像素统计特征像素统计特征、人脸图像变换系数特征人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征人脸图像代数特征等。等。人脸图像匹配与识别：人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与提取的人脸图像的特征数据与数据库数据库中存储的中存储的特征模特征模板板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是这一阈值，则把匹

21、配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据较，根据相似程度相似程度对人脸的身份信息进行判断。对人脸的身份信息进行判断。技技 术术 原原 理理人脸的识别过程人脸的识别过程: : 人脸图像采集及检测人脸图像采集及检测 人脸图像预处理人脸图像预处理 人脸图像特征提取人脸图像特征提取 人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别优优 缺缺 点点人脸识别优点人脸识别优点（相比较其他生物识别技术而言）（相比较其他生物识别技术而言）人脸识别的优势在于其人脸识别的优势在于其自然性自然性和和不被被测个不被被测个体察觉体察觉的特点。的

22、特点。 非接触的非接触的，用户不需要和设备直接接触；，用户不需要和设备直接接触；非强制性非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动，被识别的人脸图像信息可以主动获取；获取；并发性并发性，即实际应用场景下可以进行多个人，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；脸的分拣、判断及识别；优优 缺缺 点点人脸识别的弱点人脸识别的弱点对周围的对周围的光线环境光线环境敏感，可能影响识敏感，可能影响识别的准确性；别的准确性；人体面部的头发、饰物等人体面部的头发、饰物等遮挡物遮挡物，人人脸变老脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。正）。应用领域应用领域数码相机 人脸自动对焦人脸自动对焦 目前主要被广泛应用的识别技术 根据人脸轮廓以及眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵之间的距离和皮肤的颜色等信息进行识别。 根据识别到的人脸区域进行对焦，保证人脸主体的清晰应用领域应用领域数码相机 宾得A30富士F40fd佳能ixus75市场上主流数码相机实测市场上主流数码相机实测应用领域