红外目标检测与识别论文

你好 你有完整的论文么？ 有的话可不可以给我发一下 急需的 谢谢啊！！

出版专著：Mao X., Li Z. Multimodal Intelligent Tutoring Systems[M]. E-Learning--Organizational Infrastructure and Tools for Specific Areas. Feb, 2012. ISBN:978-9-5351-0053-9.(专著章节)毛峡，薛雨丽. 人机情感交互[M]. 科学出版社, 2011年7月1日. ISBN: 978-7-0303-1799-5. （专著）Mao X., Li Z. Web-based Affective Human-agent Interaction Generation[M]. Ronald Hartung (Ed.), Agent and Multi-agent system technology for Internet and Enterprise Systems, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010, pp. 323-345,2010 ISBN: 978-3-642-13525-5. (专著章节)Mao X, Xue Y, Li Z, et al. Layered Fuzzy Facial Expression Generation: Social, Emotional and Physiological[M]. Affective Computing,Focus on Emotion Expression, Synthesis and Recognition, I-Tech Education and Publishing, pp. 83-106, May 2008, ISBN 978-3-902613-23-3. (专著章节)主要论文：SCI收录:X. Wu, X. Mao, L. Chen, Y. Xue, and A. Rovetta, Kernel optimization using nonparametric Fisher criterion in the subspace, Pattern Recognition Letters, vol. 54, pp. 43-49, 2015. (SCI)Yi J, Mao X, Chen L, et al. Illuminant direction estimation for a single image based on local region complexity analysis and average gray value[J]. Applied optics, 2014, 53(2): 226-236. (SCI)Yi J, Mao X, Chen L, et al. Facial expression recognition considering individual differences in facial structure and texture[J]. Computer Vision, IET, 2014, 8(5): 429-440.(SCI)Yuan S, Mao X, Xue Y, et al. SQR: a simple quantum representation of infrared images[J]. Quantum Information Processing, 2014, 13(6): 1353-1379.(SCI)Chen L, Mao X, Wei P, et al. Speech emotional features extraction based on electroglottograph[J]. Neural computation, 2013, 25(12): 3294-3317.(SCI)Yuan S, Mao X, Chen L, et al. Quantum digital image processing algorithms based on quantum measurement[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 2013, 124(23): 6386-6390.(SCI)Mao X, Liu Y L, Chen L J, et al. A More Precise Empirical Formula for Estimating Normalized Fog Attenuation in the Millimeter-Wave Frequency Range 30~ 100 GHz[J]. Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, 2013, 34(3-4): 308-315.(SCI)Wang X,Mao X, Caleanu C D, et al. Statistical shape analysis for face movement manifold modeling[J]. Optical Engineering, 2012, 51(3): 037004-1-037004-8.(SCI)Chen L, Mao X, Wei P, et al. Mandarin emotion recognition combining acoustic and emotional point information[J]. Applied Intelligence, 2012, 37(4): 602-612.(SCI)Zheng H C, Mao X, Xue Y L, et al. Evaluation for detection probability of infrared point target under complicated backgrounds[J]. Journal of Electromagnetic Waves and Applications, 2012, 26(11-12): 1528-1537.(SCI)Chen L, Mao X, Xue Y, et al. Speech emotion recognition: Features and classification models[J]. Digital Signal Processing, 2012, 22(6): 1154-1160.(SCI)Li Z, Mao X. Emotional eye movement generation based on Geneva Emotion Wheel for virtual agents[J]. Journal of Visual Languages & Computing, 2012, 23(5): 299-310.(SCI)Mao X, Jiang L, Xue Y. Affect Computation of Chinese Short Text[J]. IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 2012, 95(11): 2741-2744.(SCI)Diao, W. H., Mao, X, Zheng, H C, Xue, Y. L., & Gui, V. (2012). Image Sequence Measures for Automatic Target Tracking[J]. Progress In Electromagnetics Research, 130, 447-472(SCI)Li, Z., Mao, X. (2012). EEMML: the emotional eye movement animation toolkit[J]. Multimedia Tools and Applications, 1-21(SCI)Catalin-Daniel Caleanu, Xia Mao, Gilbert Pradel, Sorin Moga, Yuli Xue. Combined pattern search optimization of feature extraction and classification parameters in facial recognition[J]. Pattern Recognition Letters 32 (9),1250-1255，2011(SCI)W. H. Diao, X. Mao, . Metrics for Performance Evaluation of Pre-processing Algorithm In Infrared Small Target Images[J]. Progress In Electromagnetics Research, , 2011(SCI)Yu-Li Xue, Xia Mao, Catalin-Daniel Caleanu, ShanWei Lv, Layered Fuzzy Facial Expression Generation of Virtual Agent[J]. Chinese Journal of Electronics 19 (1), 69-74,2010 (SCI)Wang ., Mao, X., Caleanu. . Nonlinear shape-texture Manifold learning[J]. IEICE Transaction on Information and Systems 93 (8), 2016-2019, 2010(SCI)X. Mao, . Emotion Recognition Based on Parametric Filter and Fractal Dimension [J]. IEICE Transactions on Information and Systems 93 (8), 2324-2326, 2010(SCI)Kang Huang, Xia Mao. Novel Metric of Relative Characteristics of Small Targets and Backgrounds in Infrared Images[J]. Optical Engineering, 49(10), 2010 (SCI)Kang Huang, Xia Mao. Detectability of infrared small targets[J]. Infrared Physics & Technology, 53(3), 208- 217, 2010 (SCI)Xia Mao, Zheng Li. Generating and Describing Affective Eye Behaviors[J]. IEICE Transaction on Information and Systems, IEICE Press, 2010 (SCI)Xia Mao, Zheng Li. Agent Based Affective Tutoring Systems: A Pilot Study[J]. Computer & Education, Elsevier Press, 2010 (SCI)Wei-he Diao, Xia distance evaluation method for infrared imaging system under complicated backgrounds[J]. Electronics Letters. 45(25), 2009 (SCI)Xia Mao, Wei-he Diao. Criterion to evaluate the quality of infrared small target images [J]. In: International Journal of Infrared and Millimeter Waves,2008 (SCI)Xia Mao, Yu-Li Xue, Lee-Lung Cheng, Yun Sun. Harmonious Graphics Generating Based on the 1/f Function Theory. Chaos, Solitons & Fractals, v 32, n 2, April, 2007, 521-525 (SCI)Mao Xia, et al. Study on the Affective Property of music[J]. Chaos,Solitons & Fractals,. 2005 (SCI）Mao Xia, et al. Affective Property of Image and Fractal Dimension [J].Chaos,Solition & Fractal, . 905-910 (SCI）EI/ISTP收录:Wu X, Mao X, Chen L, et al. View-Invariant Gesture Recognition Using Nonparametric Shape Descriptor[C]//Pattern Recognition (ICPR), 2014 22nd International Conference on. IEEE, 2014: X, Liu X, Feng T, et al. A communication protocol of man overboard system based on BeiDou [C]//Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2014 IEEE 17th International Conference on. IEEE, 2014: 1910-1911.易积政， 毛峡， 薛雨丽。 基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别[J]. 电子与信息学报刘运龙，薛雨丽，袁素真，毛峡。基于局部均值的红外小目标检测算法[J]. 红外与激光工程. 2013.毛峡，刘运龙，薛雨丽. 基于未加权区域采样的直线反走样算法[J]. 北航学报. 2013.袁素真, 毛峡, 陈立江, 薛雨丽. 基于双量子比特态测量的量子自适应中值滤波[J]. 北京航空航天大学学报Wu X, Mao X, Chen L, et al. Combined Motion and Region-Based 3D Tracking in Active Depth Image Sequence[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: J, Mao X, Xue Y, et al. Facial Expression Recognition Based on t-SNE and AdaboostM2[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: L, Mao X, Wei P, et al. Speech Synthesis Research Based on EGG[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: J, Mao X, Chen L. Fast Motion Estimation Algorithm Based on H. 264[C]//Green Computing and Communications (GreenCom), 2013 IEEE and Internet of Things (iThings/CPSCom), IEEE International Conference on and IEEE Cyber, Physical and Social Computing. IEEE, 2013: L,Mao X, Xue Y L, et al. Speech Emotional Features Measured by Power-law Distribution based on Electroglottography[C]//BIOSIGNALS. 2012: X, Luo N, Xue Y L. Emphasizing on the Timing and Type-Enhancing the Backchannel Performance of Virtual Agent[C]//ICAART (2). 2012: 259-263.毛峡，李硕. 基于AVS音频编码的信息隐藏方法[J]. 华中科技大学学报, 2012.毛峡，李硕. AAC窗型判别和量化模块的改进算法[J] 信号处理, Xue, Xia Mao and Qing Chang. Facial Action Unit Recognition and Inference for Facial Ecpression Analysis[C]. VISIGRAPP Zheng, Xia Mao, Lin Jiang and Yuli Xue. Detection probability evaluation method for infrared point target under complicated backgrounds[C]. 11th International Conference on Quantitative InfraRed X, Jiang L, Xue Y. Textual Affect Detection in Human Computer Interaction[M]//Intelligent Autonomous Systems 12. Springer Berlin Heidelberg, 2013: X, Wang C, Xue Y. Expression Intensity Recognition Based on Multilayer Hybrid Classifier[M]//Intelligent Autonomous Systems 12. Springer Berlin Heidelberg, 2013: 739-748.陈立江，毛峡，Mitsuru Ishizuka. 基于Fisher准则与SVM的分层语音情感识别[J]. 模式识别与人工智能, 2012.毛峡，刘言，梁晓庚. 极坐标框架两轴平台光轴稳定算法[J]. 兵工学报, 2011.毛峡，常乐，刁伟鹤复杂背景下红外点目标探测概率估算[J]. 北航学报, 2011.王晓侃, 毛峡, Mitsuru Ishizuk.基于非线性流形学习的人脸面部运动估计[J]. 电子与信息学报, 2011.黄康，毛峡，梁晓庚.红外小目标图像背景杂波量化方法[J]. 光学学报, 2011.黄康, 毛峡, 梁晓庚. 红外小目标图像背景杂波量化方法[J].光学学报, Caleanu,Xia Mao,Vigil Tiponut, Yuli Xue. Direct Search as Unsupervised Training Algorithm for Neural Networks[A]. 14th WSEAS Int. Conf. on Systems, Z, Mao of Virtual Agent's Pupil Size, Blink Rate and Saccade on Person Impressions[J]. 10th International Conference on Intelligent Virtual Agents (IVA'10), Philadelphia, USA. 2010.毛峡， 常乐，刁伟鹤. 复杂背景下红外点目标探测概率估算[J]. 北京航空航天大学学报.薛雨丽,毛峡, Catalin-Daniel Caleanu, 常青. 基于社交、情感和生理的分层模糊表情生成[J]. 模式识别与人工智能. 2010.黄康, 毛峡,梁晓庚, 一种新的红外背景抑制滤波算法[J]. 航空学报, 31(6), .Xia Mao,Zheng Li. Emotional Eye Movement Markup Language for Virtual Agents[A], 10th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS'10), Toronto, Canada 2010.刁伟鹤, 毛峡.一种新的红外目标图像质量评价方法[J]. 航空学报，2010.刁伟鹤,毛峡.自动目标识别中的图像序列质量评价方法[J]. 电子与信息学报，2010.薛雨丽，毛峡，Catalin-Daniel Caleanu，吕善伟.遮挡条件下的鲁棒表情识别方法[J], 北京航空航天大学学报，2010.刁伟鹤, 毛峡, 梁晓庚. 复杂背景红外成像系统作用距离估算方法[J]. 北京航空航天大学学报, 35(8), 1022-1026, 2009.黄康, 毛峡, 胡海勇，梁晓庚. 复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法,航空学报, 30(9), 1754-1760, Mao, Zheng Li, Lei Liu. Providing Expressive Eye Movement to Virtual Agents[A]. 11th International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI-MLMI'09), Doctoral Spotlight Session. MIT Media Lab, pp. 241-244, Boston, MA, USA (2009).Xia Mao, Zheng Li, YuLi Xue. Emotional Gaze Behaviors Generation in Human-agent Interaction[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3691-3696. Boston, MA, USA, Mao, Zheng Li. Implementing Emotion-Based User-Aware E-Leaning[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3787-3792. Boston, MA, USA, Mao, Zheng Li, YuLi Xue. Emotional Gaze Behaviors Generation in Human-agent Interaction[A]. 27th ACM International Conference on Human Factors in Computing Systems (ACMCHI'09), Extended Abstracts, pp. 3691-3696. Boston, MA, USA, Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. Extension of MPML with Emotion Recognition Functions Attached[A]. Proceeding of IVA08, Tokyo, Japan Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. Generating and Describing Affective Human-agent Interaction[A]. Proceeding of ICNC08, Jinan, China, Mao, Zheng Li, Hai-Yan Bao. A Rough Set and SVM Based Approach to Chinese Textual Affect Sensing[A].Proceedings - 8th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Taipei, China, Mao, Hai-Yan Bao, Zheng Li. Intelligent Emotion Decision System for Autonomous Agents[A]. Proceedings - 8th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Taipei, China, Fu, Xia Mao. Speaker Independent Emotion Recognition Based SVM/HMMs Fusion System[A]. IEEE International Conference On Audio, Language And Image Processing (ICALIP), Shanghai, China, Fu, Xia Mao, LiJiang Chen. Speaker Independent Emotion Recognition Using HMMs Fusion System with Relative Speech Features. International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems (ICINIS) , Wuhan, China, 2008.刁伟鹤，毛峡, 董旭阳. 一种红外小目标图像质量的评定方法[J]. 北京航空航天大学学报， Xia, Zhang Bing, Luo Yi. Emotion Recognition Based on a Hybrid of HMM/ANN[A]. 7th WSEAS Int. Conf. on Applied Informatics and Communications, Athens, Greece, Xia, Xue Yu-Li, Li Zheng and Diao WeiHe. Modeling of Layered Fuzzy Facial Expression Generation[A]. 12th Conf. on Huamn-Computer Interaction, Beijing, China, Xia, Xue YuLi, Li Zheng and Hu HanYong. Research on Multiple Facial Expressions of Emotions[A]. 5th Conf. on Computing, Communications and Control Technologies, Orlando, Florida, USA, 2007.毛峡, 赵兴圆，沈巍. 一种基于模糊决策的矩形目标提取算法[J]. 北京航空航天大学学报.2007.毛峡, 薛雨丽等. BHU人脸表情数据库的设计与实现[J]. 北京航空航天大学学报, (02): Xue,Xia UNIVERSITY FACIAL EXPRESSION DATABASE AND MULTIPLE FACIAL EXPRESSION RECOGNITIO[A]. International Conference on Machine Learning and Cybernetics 2006.毛峡, 孟庆宇. 基于小波分析和神经网络的脑电信号分类方法[J]. 北京航空航天大学学报., 31(10): Xia,et al. Analysis and Synthesis of Two Dimensional Fractional Brownian Motion Based on Wavelet[A]. The 6th World Multi-Conference on SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS, America, Xia, et al. Study on Transforming From Painting to EURASIP – IEEE Region 8 International Symposium on Video/Image Processing and Multimedia Communications. (VIPromCom – 2002 ), Xia, et al. Analysis of Affective Characteristics and Evaluation of Harmonious Feeling of Image Based on 1/f Fluctuation Theory [A]. International Conference on Industrial & Engineering Applications of Artificial Intelligence & Expert Systems(IEA/AIE 2002)[C], Australia,: 780-789.毛峡等. 1/f波动数据的产生及其舒服感评价[J].北京航空航天大学学报，2002, 28(3):253-256.毛峡等. 基于小波的2-D分形布朗运动分析与合成[J].电子学报, .毛峡等. 图像的情感特征分析及其和谐评价[J]. 电子学报, Xia,et al. Characterization of Dried Seaweed Fluctuation Analysis[A]. of Japan [C], 1997,

一种用于三维空间杂波环境机动目标跟踪的数据互联方法，《电子与信息学报》2009年 第4期被动传感器阵列中基于粒子滤波的目标跟踪，《电子与信息学报》2009年 第4期一种新的嵌入式Linux高性能定时器实现方法，《信号处理》2009年 第3期一种新的红外弱小目标检测与跟踪算法，《信号处理》2008年 第6期被动传感器网基于修正Riccati方程的系统优化设计，《信号处理》2008年 第5期基于SIS框架和蚁群算法的非线性多目标跟踪，《电子与信息学报》2008年 第9期基于人类视觉系统的自适应数字水印算法，《上海交通大学学报》2008年 第7期一种基于电子签章的二值图像数字水印算法，《信号处理》2008年 第3期基于身份的网络化制造安全协同商务平台，《计算机工程》2008年 第13期基于Clifford代数传感器网络覆盖理论的路径分析，《电子学报》2007年 第B12期传感器网络高阶模糊覆盖分析，《电子学报》2007年 第B12期传感器网络最佳情况模糊覆盖问题研究，《电子学报》2007年 第B12期一种基于蚁群算法的多目标跟踪数据关联方法，《电子学报》2008年 第3期基于数据仓库的投资决策支持系统设计研究，《微电子学与计算机》2008年 第2期量子球壳聚类，《西安电子科技大学学报》2008年 第1期基于身份的安全邮件认证体系设计与分析，《计算机科学》2008年 第2期异类传感器系统目标快速定位方法，《系统工程与电子技术》2007年 第12期一种基于并行计算熵迁移策略的多分辨DOM数据生成算法，《中国科学技术大学学报》2007年 第12期基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法，《系统工程与电子技术》2007年 第11期THz信号处理与分析的研究现状和发展展望，《电子学报》2007年 第10期模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用，《系统仿真学报》2007年 第20期分布式异类传感器网异步采样下的航迹起始算法，《系统工程与电子技术》2007年 第9期机动目标跟踪中数据互联新方法，《电子与信息学报》2007年 第10期一种新的视界覆盖遗传算法，《西安电子科技大学学报》2007年 第5期基于运动特征的远距离红外目标检测方法，《电子与信息学报》2007年 第8期被动传感器网基于模糊综合贴近度的航迹起始，《电子学报》2007年 第8期基于IBE的跨网络电子公文安全交换平台，《微计算机信息》2007年 第18期一种基于身份的无可信第三方签名方案，《深圳大学学报：理工版》2007年 第3期基于图像梯度场序列的双向GDIM光流计算方法，《电子学报》2007年 第7期一种基于身份的短数字签名方案，《微计算机信息》2007年 第21期分布式异类传感器网Hough变换航迹起始算法，《深圳大学学报：理工版》2007年 第2期基于DWT和DCT域的二值图像数字水印算法，《计算机与数字工程》2007年 第3期基于并行计算熵的同构集群负载均衡算法，《深圳大学学报：理工版》2007年 第1期基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪，《系统工程与电子技术》2007年 第1期一种空域DCT与时域DWT相结合的鲁棒视频数字水印算法，《中国体视学与图像分析》2006年 第4期图像插值方法对互信息局部极值的影响分析，《电子与信息学报》2006年 第10期网状被动传感器系统优化设计， 《系统工程与电子技术》2006年 第12期基于小波变换和目标运动特性的红外弱小目标检测， 《红外》2006年 第9期基于小波变换的红外弱小目标检测新方法，《红外技术》2006年 第7期在线CA的安全增强方案研究，《计算机工程》2006年 第11期基于ADSP—BF561车载多媒体系统，《现代电子技术》2006年 第3期空间分析中视界覆盖问题的研究，《系统工程与电子技术》2005年 第11期模糊观测数据的关联和目标跟踪，《信号处理》2005年 第4期从航空影像中自动提取高层建筑物，《计算机学报》2005年 第7期城市航空影像中基于模糊Retinex的阴影消除，《电子学报》2005年 第3期一种新的自适应图像模糊增强算法，《西安电子科技大学学报》2005年 第2期基于OAR模型的航空影像高层建筑自动提取，《深圳大学学报：理工版》2005年 第1期红外热图像序列中基于人体模型的目标头部定位方法，《激光与红外》2005年 第2期直线Snakes及其在建筑物提取中的应用，《西安电子科技大学学报》2005年 第1期网状被动传感器系统视线交叉目标定位方法，《电子与信息学报》2005年 第1期一种新的道路描述子：对称边缘方向直方图，《电子学报》2005年 第1期基于对称边缘方向直方图自动提取主要道路，《中国体视学与图像分析》2005年 第2期分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪，《系统仿真学报》2005年 第6期一种基于频带一致性的多模态图像校准算法，《通信学报》2005年 第4期基于模糊熵的自适应图像多层次模糊增强算法，《电子学报》2005年 第4期一种安全增强的基于椭圆曲线可验证门限签名方案，《计算机研究与发展》2005年 第4期密码学与数字水印在电子印章中的应用，《微机发展》2004年 第11期一种安全实用的电子公文系统设计与实现， 《现代电子技术》2004年 第21期基于DSP的PCI图像采集卡设计，《现代电子技术》2004年 第4期基于DSP组建短波电台无线数据传输网络的系统设计，《电子设计应用》2004年 第2期基于直方图的自适应高斯噪声滤波器，《系统工程与电子技术》2004年 第1期短波电台无线数据传输网络的组建，《现代电子技术》2004年 第3期半抑制式模糊C-均值聚类算法，《中国体视学与图像分析》2004年 第2期基于模糊推理的自动多级图像分割，《中国体视学与图像分析》2004年 第1期航空影像中立交桥的自动检测，《中国体视学与图像分析》2004年 第1期网状被动传感器系统航迹初始状态估计，《信号处理》2004年 第6期被动传感器系统分层快速关联算法，《电子学报》2004年 第12期一种基于模糊运算的多目标多传感器跟踪算法，《系统工程与电子技术》2004年 第11期异步被动传感器系统模糊Hough变换航迹起始算法，《系统工程与电子技术》2004年 第11期窗户纹理的时频描述及其在建筑物提取中的应用，《中国图象图形学报：A辑》2004年 第10期基于模糊熵的支撑矢量预选取方法，《复旦学报：自然科学版》2004年 第5期基于物方几何约束提取建筑物垂直边缘，《中国图象图形学报：A辑》2004年 第9期分布式网状被动传感器系统定位误差分析，《西安电子科技大学学报》2004年 第5期分布式网状被动传感器系统量测数据关联，《系统工程与电子技术》2004年 第12期基于核方法的分类型属性数据集模糊聚类算法，《华南理工大学学报：自然科学版》2004年 第9期基于模糊决策的密集多回波环境下航迹起始算法，《雷达与对抗》2004年 第3期红外传感器阵列基于信息冗余性的目标定位，《系统工程与电子技术》2004年 第8期基于核方法的模糊聚类算法，《西安电子科技大学学报》2004年 第4期一种用于模式识别的多色Voronoi图，《系统工程与电子技术》2004年 第7期基于DSP的短波电台无线数据传输网络实现，《深圳大学学报：理工版》2004年 第3期基于直方图的自适应图像去噪滤波器，《电子学报》2004年 第7期自适应模糊Hough变换，《电子学报》2004年 第6期基于主动秘密共享的安全容忍入侵方案，《兰州交通大学学报》2004年 第1期基于模糊熵的多值图像恢复方法，《西安电子科技大学学报》2004年 第2期

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.

点击下页还有更多>>>图像识别技术论文