圖像識(shí)別技術(shù)

圖像識(shí)別

●指紋

●字符

●人臉圖像識(shí)別的概念

利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。指紋識(shí)別

你的手上有幾個(gè)螺（斗）？？

指紋特征1總體特征2局部特征總體特征環(huán)行紋:一邊開(kāi)口的如簸箕。弓形紋:像將引未引的弓。斗形紋:由一圈圈的螺紋線構(gòu)成。局部特征端點(diǎn)：一條紋路在此終結(jié)。分叉點(diǎn)：一條紋路在此分開(kāi)成為兩條路或更多的紋路。分歧點(diǎn)：兩條平行的紋路在此分開(kāi)。孤立點(diǎn)：一條特別短的紋路，以至于成為一點(diǎn)。環(huán)點(diǎn)：一條紋路分成兩條后，立即合并成一條。短紋：一端較短但不足以成為一點(diǎn)的紋路。

指紋識(shí)別系統(tǒng)的四個(gè)重要過(guò)程指紋識(shí)別過(guò)程1指紋圖像的采集2指紋圖像的預(yù)處理3指紋特征的提取4指紋圖像的匹配2指紋圖像的預(yù)處理3指紋特征的提取4指紋圖像的匹配指紋圖像采集光學(xué)采集器-使用光的全反射-光學(xué)棱鏡-電荷耦合器件集成電路超聲波指紋采集器-穿透材料的能力-要求較低指紋識(shí)別過(guò)程1指紋圖像的采集2指紋圖像的預(yù)處理3指紋特征的提取4指紋圖像的匹配均衡化指紋分割細(xì)化二值化指紋圖像指紋預(yù)處理指紋識(shí)別過(guò)程1指紋圖像的采集2指紋圖像的預(yù)處理3指紋特征的提取4指紋圖像的匹配指紋特征的提取

中心點(diǎn)和三角點(diǎn)稱為奇異點(diǎn)，奇異點(diǎn)反映了指紋全局的紋理變化特征。準(zhǔn)確地提取指紋奇異點(diǎn)的位置和方向?qū)τ谔岣?/p>

整個(gè)指紋識(shí)別系統(tǒng)的性能

具有重大意義。全局特征提取指紋特征的提取

指紋的局部細(xì)節(jié)特征包括孤島、終止點(diǎn)、孤點(diǎn)、閉環(huán)、分叉點(diǎn)等多種類型。目前大多數(shù)的指紋識(shí)別系統(tǒng)都采用終止點(diǎn)

和分叉點(diǎn)作為指紋匹配

的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)。局部特征提取指紋識(shí)別過(guò)程1指紋圖像的采集2指紋圖像的預(yù)處理3指紋特征的提取4指紋圖像的匹配指紋的匹配

指紋匹配分兩步進(jìn)行，首先是利用指紋的類別信息進(jìn)行粗匹配，然后利用指紋的細(xì)節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配。細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配是將待識(shí)指紋所提取的特征信息與指紋庫(kù)中模板指紋的特征點(diǎn)信息進(jìn)行比較，計(jì)算其特征點(diǎn)的相似度，得到兩枚指紋匹配的相似度值，選取一適當(dāng)?shù)拈y值與該相似度值進(jìn)行比較，從而判斷兩枚指紋是否來(lái)自同一手指。指紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用1光學(xué)指紋識(shí)別的應(yīng)用2電容指紋識(shí)別的應(yīng)用3超聲波指紋識(shí)別的應(yīng)用光學(xué)指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用光學(xué)傳感器則一般用于指紋鎖,門(mén)禁,考勤等。指紋鎖門(mén)禁電容指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用電容傳感器可用于電腦信息安全,掌上設(shè)備(比如移動(dòng)電話),指紋U盤(pán)指紋鍵盤(pán),指紋鼠標(biāo)等。

超聲波指紋識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用超聲波傳感器則一般用于要求比較高的場(chǎng)合,如指紋付款機(jī),及軍事會(huì)議的門(mén)禁。字符識(shí)別字符識(shí)別

人們?cè)谏a(chǎn)和生活中，要處理大量的文字、報(bào)表和文本。為了減輕人們的勞動(dòng)，提高處理效率，人們開(kāi)始探討起各種字符識(shí)別器。車牌自動(dòng)識(shí)別

如今，智能交通系統(tǒng)是一個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域，收到日益廣泛的關(guān)注，而車牌識(shí)別是其重要組成部分。MATLABMATLAB是MATrixLABoratory（矩陣實(shí)驗(yàn)室）的縮寫(xiě)，是MathWorks公司開(kāi)發(fā)的一種功能強(qiáng)、效率高、簡(jiǎn)單易學(xué)的數(shù)學(xué)軟件。簡(jiǎn)介車牌識(shí)別系統(tǒng)

基于MATLAB圖像處理，其識(shí)別流程圖如下：

圖

像

預(yù)

處

理

在自然條件下攝取的車牌，除了包含大量噪聲外，還具有多樣性。為了使系統(tǒng)能夠更好的分離車牌，必須對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理。（灰度二值化、噪聲處理、邊緣提取等）。why一

獲取原始圖片二圖像預(yù)處理1.讀取圖片2.轉(zhuǎn)化為灰度圖片：亮度平均，使圖像具有較好的對(duì)比度！二圖像預(yù)處理減少背景像素干擾，將目標(biāo)從背景中徹底分量出來(lái)！二圖像預(yù)處理3.邊緣檢測(cè)后圖像：區(qū)分目標(biāo)和背景，得到我們想要的目標(biāo)車牌！二圖像預(yù)處理4.腐蝕后邊緣圖像：凸顯目標(biāo)！5.聚類填充后圖像：6.形態(tài)濾波后圖像：根據(jù)物體的特征，用聚類算法進(jìn)行相似分析，然后進(jìn)行分類！保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下，對(duì)目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制！三

車牌定位1.計(jì)算邊緣圖像的投影面積;2.尋找峰谷點(diǎn)，大致確定車牌位置;3.計(jì)算此連通域內(nèi)的寬高比，剔除不在域值范圍內(nèi)的連通域，最后得到車牌區(qū)域.四

字符分割圖像利用投影檢測(cè)的字符定位分割方法得到單個(gè)字符！五

字符（模板）數(shù)據(jù)庫(kù)

建立模板數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)必須對(duì)這些圖片進(jìn)行統(tǒng)一處理?。▽捀弑龋┝?/p>

字符識(shí)別通過(guò)基于模板匹配的OCR（OpticalCharacterRecognition，光學(xué)字符識(shí)別）算法，通過(guò)特征對(duì)比或訓(xùn)練識(shí)別出相關(guān)的字符。易混淆的字符

特征區(qū)域求合法二維條形碼識(shí)別技術(shù)19201950197019401990196020001949年美國(guó)喬·伍德蘭德、伯尼·西爾沃發(fā)明了第一個(gè)條形碼專利60年代西爾沃尼亞發(fā)明一套條形碼系統(tǒng)并在北美鐵路系統(tǒng)成功應(yīng)用1988年

中國(guó)成立了中國(guó)物品編碼中心20世紀(jì)20年代約翰·科芒德實(shí)現(xiàn)郵政單據(jù)自動(dòng)分檢方法1959年吉拉德·費(fèi)伊塞爾申請(qǐng)了用條形碼表示數(shù)字的專利70年代

UPC碼（UniversalProductCode）

在北美超市得到廣泛應(yīng)用

1997、2000年確定了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)

1.條形碼(barcode)是將寬度不等的多個(gè)黑條和空白，按照一定的編碼規(guī)則排列，用以表達(dá)一組信息的圖形標(biāo)識(shí)符。2.一維條碼是由一組粗細(xì)不同、黑白(或彩色)相間的條、空及其相應(yīng)的字符(數(shù)字字母)組成的標(biāo)記，即傳統(tǒng)條碼。3.二維條碼是用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面(二維方向)上分布的條、空相間的圖形來(lái)記錄數(shù)據(jù)符號(hào)信息。2.什么是二維條碼？3.二維條碼與一維條碼的比較

項(xiàng)目條碼類型信息密度與信息容量錯(cuò)誤校驗(yàn)及糾錯(cuò)正能力垂直方向是否攜帶信息用途對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和通訊網(wǎng)絡(luò)的依賴識(shí)讀設(shè)備一維條碼信息密度低，信息容量較小可通過(guò)校驗(yàn)字符進(jìn)行錯(cuò)誤校驗(yàn)，沒(méi)有錯(cuò)糾能力不攜帶信息對(duì)物品的標(biāo)識(shí)多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)合依賴數(shù)據(jù)庫(kù)及通訊網(wǎng)絡(luò)可用線掃描器識(shí)讀，如光筆、線陣CCD、激光槍等二維條碼信息密度高，信息容量大具有錯(cuò)誤校驗(yàn)和糾錯(cuò)能力，可根據(jù)需求設(shè)置不同的糾錯(cuò)級(jí)別攜帶信息對(duì)物品的描述可不依賴數(shù)據(jù)庫(kù)及通訊網(wǎng)絡(luò)而單獨(dú)應(yīng)用對(duì)于行排式二維條碼可用線掃描器的多次掃描識(shí)讀；對(duì)于矩陣式二維條碼僅能用圖像掃描器識(shí)讀

QRCode是由日本Denso公司于1994年9月研制的一種矩陣式二維條碼，它除具有二維條碼所具有的信息容量大、可靠性高、可表示漢字及圖象多種信息、保密防偽性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)QRCode

（1）超高速識(shí)讀

QRCode碼的超高速識(shí)讀特性，使它適宜應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線管理等領(lǐng)域。（2）全方位識(shí)讀

QRCode具有全方位（360°）識(shí)讀特點(diǎn)。（3）能夠有效地表示中國(guó)漢字、日本漢字QRCode.......a.位于左上角、左下角、右上角的三個(gè)定位圖形b.位于符號(hào)中央的三個(gè)等間距同心圓環(huán)（或稱公牛眼）定位圖形c.位于左邊和下邊的兩條垂直的實(shí)線段區(qū)分矩陣式條碼QR碼

物流管理優(yōu)惠券入場(chǎng)券等火車票實(shí)名制超市商品信息管理海報(bào)廣告解析網(wǎng)址購(gòu)買產(chǎn)品防偽二維碼應(yīng)用應(yīng)用匯總相關(guān)軟件電腦端移動(dòng)端人臉識(shí)別

發(fā)展過(guò)程

基于可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無(wú)法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要三維圖像人臉識(shí)別熱成像人臉識(shí)別技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟識(shí)別效果不盡人意基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別克服光線變化的影響。在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過(guò)三維圖像人臉識(shí)別。技

術(shù)

原

理人臉識(shí)別內(nèi)容：◆人臉檢測(cè)在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景和復(fù)雜的背景中圖像中判斷是否存在人臉，并準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小然后分離出來(lái)?！羧四樃櫭婷哺櫴侵笇?duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤?！羧四槍?duì)比

將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出最佳的匹配對(duì)象。技

術(shù)

原

理入庫(kù)照片及背景要求

影像的顏色、色深、及解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類主流的影像格式、如bmp/jpg/png等最低影像大小最低要求：雙眼中心之間的距離30像素建議大小：205*20516-bit高彩jpg24KB置于智能卡中：104*1048-bit灰度jpg2.5KB背景面部識(shí)別可在任何背景下進(jìn)行不受背景物件的移動(dòng)及攝像頭的移動(dòng)所影響人臉的識(shí)別過(guò)程技

術(shù)

原

理人臉圖像采集及檢測(cè)：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。然后即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。早期階段包括灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提?。?/p>

人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。技

術(shù)

原

理人臉的識(shí)別過(guò)程:

◆

人臉圖像采集及檢測(cè)

◆

人臉圖像預(yù)處理

◆

人臉圖像特征提取

◆

人臉圖像匹配與識(shí)別

優(yōu)缺點(diǎn)

人臉識(shí)別優(yōu)點(diǎn)（相比較其他生物識(shí)別技術(shù)而言）

人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于其自然性和不被被測(cè)個(gè)體察覺(jué)的特點(diǎn)。

非接觸的，用戶不需要和設(shè)備直接接觸；

非強(qiáng)制性，被識(shí)別的人臉圖像信息可以主動(dòng)獲??；

并發(fā)性，即實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別；

優(yōu)缺點(diǎn)人臉識(shí)別的弱點(diǎn)對(duì)周圍的光線環(huán)境敏感，可能影響識(shí)別的準(zhǔn)確性；人體面部的頭發(fā)、飾物等遮擋物，人臉變老等因素，需要進(jìn)行人工智能補(bǔ)償；（如可通過(guò)識(shí)別人臉的部分關(guān)鍵特性做修正）。應(yīng)用領(lǐng)域——數(shù)碼相機(jī)

人臉自動(dòng)對(duì)焦目前主要被廣泛應(yīng)用的識(shí)別技術(shù)根據(jù)人臉輪廓以及眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵之間的距離和皮膚的顏色等信息進(jìn)行識(shí)別。根據(jù)識(shí)別到的人臉區(qū)域進(jìn)行對(duì)焦，保證人臉主體的清晰應(yīng)用領(lǐng)域——數(shù)碼相機(jī)

賓得A30富士F40fd佳能ixus75市場(chǎng)上主流數(shù)碼相機(jī)實(shí)測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域——數(shù)碼相機(jī)

多個(gè)人臉識(shí)別和雜色辨認(rèn)富士F40fd

索尼T100應(yīng)用領(lǐng)域——數(shù)碼相機(jī)

賓得A30

Canonixus850is

SonyW80傾斜測(cè)試應(yīng)用領(lǐng)域——數(shù)碼相機(jī)

“微笑快門(mén)”(smileshutter)

實(shí)際上是根據(jù)面部?jī)?yōu)先對(duì)焦功能進(jìn)行的一次改進(jìn)。◆首先是相機(jī)對(duì)人面部自動(dòng)對(duì)焦，程序自動(dòng)鎖定人的面部◆然后按下相機(jī)快門(mén)，這時(shí)就等被照人面部表情露出笑容，程序自動(dòng)檢測(cè)到后，自動(dòng)釋放快門(mén)◆總之就是先按下快門(mén),然后就等被害人的笑臉了應(yīng)用領(lǐng)域——門(mén)禁系統(tǒng)

廣泛應(yīng)用于銀行、軍隊(duì)、公檢法、智能樓宇等重點(diǎn)區(qū)域的門(mén)禁安全控制出入口（監(jiān)獄/勞教/看守所）應(yīng)用領(lǐng)域——門(mén)禁系統(tǒng)

應(yīng)用領(lǐng)域——身份識(shí)別

出入境應(yīng)用領(lǐng)域——娛樂(lè)應(yīng)用

“PK大咖”用的是人臉識(shí)別技術(shù)，在人的面部設(shè)定81個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，再根據(jù)人臉的輪廓，膚色，紋理，質(zhì)地，色彩，光照等特征來(lái)計(jì)算照片中主人公與明星的相似度。在與明星圖片庫(kù)的面部數(shù)據(jù)進(jìn)行比