图像识别技术.ppt

1、图 像 识 别, 指 纹 字 符 人 脸,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,你的手上有几个螺（斗）？,指纹特征,总体特征,环行纹:一边开口的如簸箕。,弓形纹:像将引未引的弓。,斗形纹:由一圈圈的螺纹线构成。,局部特征,指纹识别系统的四个重要过程,指纹识别过程,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,指纹识别过程,均衡化,指纹分割,细化,二值化,指纹图像,指纹预处理,指纹识别过程,指纹特征的提取,中心点和三角点称为奇异点，奇异点反映了指纹全

2、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 整个指纹识别系统的性能 具有重大意义。,全局特征提取,指纹特征的提取,指纹的局部细节特征包括孤岛、终止点、孤点、闭环、分叉点等多种类型。目前大多数的指纹识别系统都采用终止点 和分叉点作为指纹匹配 的细节特征点。,局部特征提取,指纹识别过程,指纹的匹配,指纹匹配分两步进行，首先是利用指纹的类别信息进行粗匹配，然后利用指纹的细节点信息进行细节点匹配。 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，选取一适当的阀值与该相似度值进行比较，从而判断两枚指纹是否来自

3、同一手指。,指纹识别技术的应用,光学指纹识别系统的应用,光学传感器则一般用于指纹锁,门禁,考勤等。,指纹锁,门禁,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,掌上设备(比如移动电话),指纹U盘指纹键盘,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,如指纹付款机,及军事会议的门禁。,字符识别,字 符 识 别,人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，人们开始探讨起各种字符识别器。,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

4、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。,简介,车牌识别系统,基于 MATLAB图像处理，其识别流程图如下：,图 像 预 处 理,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。为了使系统能够更好的分离车牌，必须对原始图像进行预处理。（灰度二值化、噪声处理、边缘提取等）。,why,一 获取原始图片,二 图像预处理,1.读取图片 2.转化为灰度图片：,亮度平均，使图像具有较好的对比度！,二 图像预处理,减少背景像素干扰，将目标从背景中彻底分量出来！,二 图像预处理,3.边缘检测后图像：,区分目

5、标和背景，得到我们想要的目标车牌！,二 图像预处理,4.腐蚀后边缘图像：,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，用聚类算法进行相似分析，然后进行分类！,保留图像细节特征的条件下，对目标图像的噪声进行抑制！,三 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高比，剔除不在域值范围内的连通域，最后得到车牌区域.,四 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 字符（模板）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 字符识别,通过基于模板匹配的OCR（Optical Ch

6、aracter Recognition，光学字符识别）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 征 区 域 求 合 法,二维条形码识别技术,1920,1950,1970,1940,1990,1960,2000,1949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

7、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？,3.二维条码与一维条码的比较,QR Code是由日本Denso公司于1994年9月研制的一种矩阵式二维条码，它除具有二维条码所具有的信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图象多种信息、保密防伪性强

8、等优点,QR Code,（1）超高速识读 QR Code码的超高速识读特性，使它适宜应用于工业自动化生产线管理等领域。,（2）全方位识读 QR Code具有全方位（360）识读特点。,（3）能够有效地表示中国汉字、日本汉字,QR 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,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,二 维 码 应 用,应 用 汇 总,相 关 软 件,电脑端,移动端,人脸识别,发 展 过 程,基于可

9、见光图 像的人脸识别,在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要,三维图像人脸识别 热成像人脸识别,技术还远不成熟 识别效果不尽人意,基于主动近红外图像的多光源人脸识别,克服光线变化的影响。在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。,技 术 原 理,人脸识别内容： 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 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 将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。,技 术 原 理,入库照片及背景要求,影像的顏色、色深、及解

10、析度 可支持彩色及灰度的影像 最低要求8-位，即256灰度影像 影像的格式 各类主流的影像格式、如 bmp/jpg/png等 最低影像大小 最低要求：双眼中心之间的距离30像素 建议大小：205*205 16-bit高彩 jpg 24KB 置于智能卡中：104*104 8-bit灰度jpg 2.5KB 背景 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响,人脸的识别过程,技 术 原 理,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 静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面 都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范 围内时，采集设备会自动搜索

11、并拍摄用户的人脸图像。 然后即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。,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 行处理并最终服务于特征提取的过程。早期阶段包括 灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而 言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰 度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及 锐化等。,人脸图像特征提取： 人脸识别系统可使用 的特征通常分为 视觉特征、 像素统计特征、 人脸图像变换系数特征、 人脸图像代数特征等。,人脸图像匹配与识别： 提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模 板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过 这一阈值，则

12、把匹配得到的结果输出。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 较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。,技 术 原 理,人脸的识别过程: 人脸图像采集及检测 人脸图像预处理 人脸图像特征提取 人脸图像匹配与识别,优 缺 点,人脸识别优点（相比较其他生物识别技术而言） 人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。 非接触的，用户不需要和设备直接接触； 非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取； 并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；,优 缺 点,人脸识别的弱点 对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性； 人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸

13、变老等因素，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正）。,应用领域数码相机,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,应用领域数码相机,宾得A30,富士F40fd,佳能ixus75,市场上主流数码相机实测,应用领域数码相机,多个人脸识别和杂色辨认,富士F40fd 索尼T100,应用领域数码相机,宾得A30 Canonixus850is Sony W80,倾斜测试,应用领域数码相机,“微笑快门”(smile shutter) 实际上是根据面部优先对

14、焦功能进行的一次改进。 首先是相机对人面部自动对焦，程序自动锁定人的面部 然后按下相机快门，这时就等被照人面部表情露出笑容，程序自动检测到后，自动释放快门 总之就是先按下快门,然后就等被害人的笑脸了,应用领域门禁系统,广泛应用于银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制,出入口（监狱/劳教/看守所）,应用领域门禁系统,应用领域身份识别,出入境,应用领域娱乐应用,“PK大咖”用的是人脸识别技术，在人的面部设定81个检测点，再根据人脸的轮廓，肤色，纹理，质地，色彩，光照等特征来计算照片中主人公与明星的相似度。在与明星图片库的面部数据进行比对，从而匹配出最相似的面部数据。,应 用 示 例,2012年无锡采用物联网人脸识