公安图像毕业论文

主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(ComputedTomography)技术等。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。总结：人工智能前景不可限量，图像识别作为AI技术的支撑，是一种强有力的识别方式，随着AI在场景上的深入，图像识别应用领域会越来越广。

场景几何的三维度量重建在刑侦现场勘查中的研究和应用 摘要三维重建属于Marr计算理论框架中的中级视觉部分，它是计算机视觉的主要研究内容。三维重建及可视化技术的研究在刑侦现场勘查、虚拟现实等方面具有重要的学术意义和应用价值。本文对三维重建进行深入的理论分析和研究，主要研究内容如下:l)对摄像机标定方法的分析和研究:摄像机标定方法是三维重建技术中的关键，本文在分析摄像机模型及成像原理的基础上，分析比较了各种摄像机标定方法，给出了各类方法的使用范围和应用条件。2)提出了一种可处理畸变因子和主点己知但其它内部参数发生变化的摄像机自定标方法。针对摄像机的位置改变需要重新标定的问题，本文提出了一种自标定方法。首先计算图像间的基本矩阵，在计算基本矩阵后得到射影重建的基础上，用线性方法恢复同形矩阵，再利用同形矩阵计算摄像机内部参数，实验结果验证了该方法的有效性。3)提出了一种仅须单幅图像的三维度量重建方法。针对图像序列的三维场景图像的层次化度量重建方法都首先进行射影重建的问题，本文提出了一种不必进行射影重建且只须单幅图像的三维度量重建方法。在平面型场景图像三维度量重建的基础上得到不同平面的度量重建，确定平面间的线段的长度比和相对方位，最后得到三维物体的度量重建，仿真实验证明了该方法的正确性。本项研究得到公安部B类部级重点项目“刑侦现场勘查可视化平台”(20036125301)的资助 ABSTRACT 3DreeonstruetionbelongstotheiniermediatevisionP献 intheframeworkof MarreomPutingtheoryandthePrimaryresearehingeontentineomPutervision. Researehon3Dreeonstruetionandvisualizationteehnologyhasin1Portantaeademie meaningsandapPlicationvaluesinerimeseeneinvestigation， virtualrealityandetc. Inthethesis， 3Dmetriereeonst几 etion15deePlyanalyzedandresearchedinitstheory ， thebasisofanalyZingeameramodelsandimagingPrineiPles， variouseamera ， anoveleameraself-ealibrationmethod15ProPosed， undertheeondition thattheeamera， 5distortedskewsandPrineiPalPointsarealready如own， andthe ， 5Position， ， toealeulatethefundamentalmatrixbetweenimagestoobtainProjeetive reeonstructionatfirst， andonwhiehbasisthen， toregainthehomographymatrixby linearmethod， atlast， toobtainthecamera， 5intrinsieParametersusinghomograPhy ，a多 metriereeonstruetionofseeneimage15oftenaimedtotheimagesequenees， andthe Stratifiedmetriereeonstruetionmethod15toobtaintheProjectivereeonstruetionof ， the3Dmetrie reconstructionsofdifferentPlansareaequiredbasedonthe3Dmetriereeonstruetions showthevalidityofthemethod. Theresearehwork15fundedbytheMinistryofPublieSeeurityBlevelkeyProjeet‘ theVisualPlatformofCrimeSeene玩vestigation’ (). 你好，我有相关论文资料（博士硕士论文、期刊论文等）可以对你提供相关帮助，需要的话请加我，761399457（QQ），谢谢。

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主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。

图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。【关键词】人工智能 图像识别 深度学习1 概述图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。