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人脸识别毕业论文题目

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人脸识别毕业论文题目

可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的,但是自己也要有创新,不能全部使用,不然是不会过的。毕业论文(graduation study)是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年(学期)进行,论文题目由教师指定或由学生提出,学生选定课题后进行研究,撰写并提交论文,目的在于培养学生的科学研究能力,加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练,从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。

这样会有误差哦,人脸识别毕竟和面料识别不同,人脸还有鼻子,嘴巴的位置可以识别,但是面料没有,都要重新开发,积累大数据哦。

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写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出,还是学姐给的文方网,写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》,很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现

人脸识别与人脸检测毕业论文

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==你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如:你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……==我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难

1 KM-1 键混器的设计 1 Sw3204V监控器的设计 1 基于射频遥控型(单片机)交通灯的设计1 Sw802V视频切换器的设计 1 无线数控多相位灯从机的设计1 基于RS232遥控型交通灯的设计1 Sw802A音频切换器的设计1 Sw6408V监控器的设计 1 KM-3键混器的设计1 无线数控多相位灯主机的设计1 SW162V数字视频切换器的设计1 基于RS232监控切换器1 SW401V 数字视频切换器的设计1 基于单片机的多路数据采集系统1 RS485转RS232的模块设计1 基于LCD显示的波形发生器的设计1 4-20mA转RS-485模块的设计 1 基于RS232流量计的设计 1 基于PTR2000的交通灯控制器主机的设计1 基于RS485量水仪的设计1 压力采集控制器的设计 1 数字量转4-20mA模拟量输出的模块设计1 正弦波形发生器的设计1 基于PTR2000的交通灯控制器从机的设计1 基于RS485视频切换器的设计1 LCD车速里程表电路设计1 LED车速里程表电路设计1 MSK通信系统的仿真设计1 员工信息管理系统 1 计算机文化基础考试系统的设计和开发1 人事工资管理系统1 员工信息管理系统设计1 超市进销存管理系统的VB实现1 基于单片机的多波形发生器的应用1 基于单片机电动自行车控制器设计1 个人理财管理系统1 基于CAN总线火灾监控系统的研究1 基于DSP平台的FIR滤波器设计1 于Matlab的FIR数字滤波器设计与仿真1 基于TMS320VC5402-DSP的最小系统硬件设计1 基于单片机的热水控制器 1 基于单片机的路灯控制系统的设计1 于单片机远程控制家用电器系统的设计1 基于液晶显示的乘法口诀测试仪的设计1 实验室设备管理系统毕业设计开题报告1 用AT89C51做 洗衣机全自动控制.doc1 数显频率计的设计.doc1 数控车间温度湿度控制系统设计.doc1 三角波斜率测试仪设计.doc1 人脸几何特征提取1 全自动洗衣机的控制程序设计.doc1 乞丐论文.doc1 教学楼毕业设计.doc1 建立海上风电场的技术要求分析与探讨.doc1 基于凌阳61A的数字式温湿度检测仪.doc1 基于几何匹配和分合算法的人脸识别.doc1 基于单片机数字钟的设计.doc1 基于单片机数据通用采集器的设计.doc1 基于单片机数据采集器.doc1 基于单片机的自动报警器的设计.doc1 基于单片机的终端设计.doc1 基于单片机的路灯控制系统控制系统的设计.doc1 基于单片机的交通灯的设计.doc1 基于单片机的简易计算器的设计.doc1 基于单片机的家用安保系统的设计.doc1 基于VHDL的数字频率计.doc1 基于SystemView的OFDM系统仿真设计.doc1 基于SystemView的OFDM系统仿真设计 基于PLC的烧结配料控制系统设计.doc1 基于MSP430的温度检测系统设计 基于MATLAB工具箱的数字滤波器设计.doc1 基于MATLAB的扩频通信系统仿真研究.doc1 基于GSM短信息通信方式的路灯无线监控系统.doc1 基于FPGA的信号源设计.doc1 基于EPP协议的AVR与PC并行通信系统的设计 单片机交通灯.doc1 单片机多点温度巡回检测系统的设计.doc1 单片机的温湿度检测系统 单路口交通信号PLC控制系统的设计.doc1 城市路口多相位自寻优交通信号控制设计.doc1 陈洁(螺旋瓶盖的设计).doc1 八路竞赛抢答器.doc1 matlab信号与系统.doc1 GSM系统的研究与SystemView仿真.doc1 蒯申红智能语音报站系统设计 MT8888在家庭安全电话报警系统中的应用设计1 基于FPGA的频率与功率因数在线测量1 基于FPGA的误码测试仪如果需要定做的话系 Q 273546756

人脸识别论文题目大全

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随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文,欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要:随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,由于图像在成像时受到外部环境的影响,使得图像具有特殊性,复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词:图像处理;图像识别;成像

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像,是人类最重要的信息源,它是通过各种观测系统从客观世界中获得,具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展,图像处理技术的应用也越来越广泛,并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段,比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等,在这些应用中,都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理,着重强调图像与图像之间进行的交换,主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。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。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性,使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集,图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强,图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原,图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩,数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列,因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术,图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。目前,图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰,使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述,描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征,甚至目标之间的关系,最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时,可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中,图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外,还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前,图像识别技术已广泛应用于多个领域,如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有:

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段,主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分,它具有不变性:一个人的指纹是终身不变的;唯一性:几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前,指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关,如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别,可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下,其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响,但由于红外线不能穿透玻璃,如果待识别的对象戴有眼镜,那么在图像识别时,眼部信息全部丢失,将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术,可以自动地把文字和其他信息分离出来,通过智能识别后输入计算机,用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档,如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入,可以提供文字的处理效率,有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样,使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事,但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下,图像识别技术取得了一定的成功,但在复杂的环境下,仍面临着许多问题:如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准,以及算法本身存在一定的局限性,这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献:

[1] 胡爱明,周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用,2003,39(7):90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2011.

[3] 范立南,韩晓微,张广渊.图像处理与模式识别[M].北京:科学出版社,2007.

[4] 晓慧,刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用,2009,1(29):8.

[5] 陈良育,曾振柄,张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用,2005,25(7):1629-1631.

[6] Sanderson C,Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33,Martigny,Swizerland,2002.

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人脸识别硕士毕业论文

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可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的,但是自己也要有创新,不能全部使用,不然是不会过的。毕业论文(graduation study)是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年(学期)进行,论文题目由教师指定或由学生提出,学生选定课题后进行研究,撰写并提交论文,目的在于培养学生的科学研究能力,加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练,从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。

随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文,欢迎阅读!

图像识别技术研究综述

摘要:随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,由于图像在成像时受到外部环境的影响,使得图像具有特殊性,复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。

关键词:图像处理;图像识别;成像

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)10-2446-02

图像是客观景物在人脑中形成的影像,是人类最重要的信息源,它是通过各种观测系统从客观世界中获得,具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展,图像处理技术的应用也越来越广泛,并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段,比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等,在这些应用中,都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理,着重强调图像与图像之间进行的交换,主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。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。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性,使得图像处理和识别技术成为研究热点。

1 图像处理技术

图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

1)图像采集,图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

2)图像增强,图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

3)图像复原,图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

4)图像编码与压缩,数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列,因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

5)图像分割技术,图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。目前,图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰,使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

2 图像识别技术

图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述,描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征,甚至目标之间的关系,最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时,可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中,图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外,还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前,图像识别技术已广泛应用于多个领域,如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有:

指纹识别

指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段,主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分,它具有不变性:一个人的指纹是终身不变的;唯一性:几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前,指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关,如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。

人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别,可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下,其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响,但由于红外线不能穿透玻璃,如果待识别的对象戴有眼镜,那么在图像识别时,眼部信息全部丢失,将严重影响人脸识别的性能[4]。

文字识别

文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术,可以自动地把文字和其他信息分离出来,通过智能识别后输入计算机,用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档,如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入,可以提供文字的处理效率,有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样,使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。

3 结束语

人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事,但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下,图像识别技术取得了一定的成功,但在复杂的环境下,仍面临着许多问题:如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准,以及算法本身存在一定的局限性,这使得图像识别的最终结果不十分精确等。

参考文献:

[1] 胡爱明,周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用,2003,39(7):90—91.

[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2011.

[3] 范立南,韩晓微,张广渊.图像处理与模式识别[M].北京:科学出版社,2007.

[4] 晓慧,刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用,2009,1(29):8.

[5] 陈良育,曾振柄,张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用,2005,25(7):1629-1631.

[6] Sanderson C,Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33,Martigny,Swizerland,2002.

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