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搜索资源列表

  1. 一堆关于肤色检测的论文，对做图像识别的筒子们可能有用。

  2. 一种自适应肤色检测算法研究 人体肤色检测的研究现状及发展方向.pdf 基于AdaBoost的肤色检测新方法.pdf 基于HSI空间的肤色检测方法.pdf 基于HSV色彩空间的自适应肤色检测.pdf 基于人体定位和动态肤色阈值的肤色检测算法.pdf 基于彩色图片的人脸检测方法.pdf 复杂背景图像中彩色人脸的检测.pdf 结合知识规则和多分辨率分级模型的快速肤色检测算法.pdf 肤色检测技术综述.pdf 在_r_g_和_Cr_Cb_彩色空间上进行肤色检测.pdf YCbCr空间中一种基于贝叶斯判

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-28
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：mjh1021

  1. 指纹识别的一个新方法

  2. 文提出了一种新的指纹识别的方法。分3个步骤：预处理，特征提取，特征匹配。图像预处理增强了指纹图像，从而得到2值化的ridges，用来特征提取。细节点向端点，交叉点提取出来，随后要进行伪细节点的移去。这种新的算法是一种快速的，鲁棒性的基于细节点的算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-08
    • 文件大小：305kb
    • 提供者：orsinozhu

  1. 一种基于多尺度语义分析的图像识别方法

  2. 提出一种基于多尺度语义分析的图像识别方法,首先在多尺度空间中提取语义,然后使用支持向量机 对语义进行分类,以达到识别的目的。实验表明,该算法识别准确率高,并能适应存在方向变化、变形等复杂的 识别环境。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-05
    • 文件大小：109kb
    • 提供者：danilexu

  1. 基于内容的不良图像识别研究

  2. 随着信息技术及互联网技术的飞速发展，网络信息成为一种人们熟知的便捷信息来源和休闲方式，但网络上大量的**等不良信息已经严重干扰了正常的网络生活，严重毒害着青少年的身心健康，网络空间的*传播已在全球引起了关注，如何净化网络环境，增加对网络活动的监控手段，提高信息识别的能力便成为一种强烈的需求，作为其技术支持，基于内容的不良信息识别技术日益引起人们的重视。基于内容的不良图像的识别和检测技术近来已引起人们的极大兴趣，同时它也是基于内容的网络过滤系统所面临的一个重要且亟待解决的研究课题。*图像

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-01
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lirongrong1224

  1. 本科毕业设计——人耳识别(SIFT&OIFT)

  2. 人耳识别技术是一种新的生物特征识别技术，由于人耳独特的生理特征结构和生理位置，以及其不受外界环境（刺激）和内心活动对生物特征体影响的特点，逐渐引起同领域研究人员的广泛关注。本文主要从人耳图像的特征提取技术方面进行探索与研究。 人耳图像的特征提取是整个识别过程的核心环节。本文的工作主要是围绕如何提取人耳的局部特征和几何特征及如何将这些特征应用于人耳识别等问题展开的，主要工作有： 1)针对人耳图像存在大量相似纹理，直接应用SIFT描述子进行特征点匹配会产生大量误匹配的情况，提出了利用基于全局上下文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-02
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：fly1986114

  1. 基于图像识别的候梯人数检测系统

  2. 基于图像识别的候梯人数检测系统 ：候梯人数检测是提高电梯群控系统运送效率的关键，本文提出并设计了基于图像识别 的候梯人数检测系统。首先考虑候梯乘客的感受以及覆盖范围，摄像机安装高度约为3.5m 至5.5m。由于受光线，摄像机的安装角度、遮挡等因素影响，若选取人脸、肩膀等人体特 征作为识别目标，识别结果不能够正确的代表候梯人数的数量。本文提出以人体头部作为人 10 体目标设计图像识别算法、从而最终达到检测候梯乘客数量的目的。由于图像质量受光线、 遮挡等因素影响，本文采用基于Mean Shift

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2012-12-16
    • 文件大小：576kb
    • 提供者：blank557

  1. 基于BP神经网络的图像识别方法

  2. 神经网络是近年来受到国内外广泛关注的高新技术，不同科学的科技人员对其进行了深入的研究，并取得了许多有价值的研究成 果，利用BP网络实现图像质量评价，选取图像的几个特征向量作为BP网络的输入。一般BP的输入都是数值组成的。文中提出的用BP神经网 络作图像识别的方法，不对图像作特征提取，直接把图像数据作为神经网络识别器的输入。文章最后用Python完成了网络的训练与测试，并 给出了试验结果。结果表明，不作特征提取的神经网络图像识别系统具有很强的抗干扰能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-20
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：lemonwumiao

  1. 基于图像识别的带式输送机输煤量和跑偏检测方法

  2. 传统的卷积神经网络（CNN）是单任务网络，为实现带式输送机输煤量和跑偏的同时检测，使用2个卷积神经网络分别对输煤量和跑偏进行检测，导致网络体积大、参数多、计算量大、运行时间长，严重影响检测性能。为降低网络结构的复杂性，提出了一种基于多任务卷积神经网络（MT-CNN）的带式输送机输煤量和跑偏检测方法，可使输煤量检测和跑偏检测这2个任务共享同一个网络底层结构和参数。在VGGNet模型的基础上，增大卷积核和池化核的尺度，减少全连接层通道数量，改变输出层结构，构建了MT-CNN；对采集的输送带图像进行灰

  3. 所属分类：其它

  1. 基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法

  2. 针对现有接触式液压支架护帮板状态监测方法在矿井雾尘环境下应用存在故障率高、测量结果容易受机身倾斜等因素影响等问题,提出了一种基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法。该方法利用雾尘图像清晰化算法与机器视觉测量方法对液压支架护帮板的收回角度进行监测,通过测量护帮板角度来确定液压支架护帮板的收回状态。首先采用改进的暗通道先验算法与导向滤波多尺度Retinex算法对采集的图像进行去雾处理,对经去雾处理的图像进行小波融合,着重恢复雾尘图像的边缘细节信息;然后利用机器视觉测量方法对融合图像的感兴趣区域

  3. 所属分类：其它

  1. 基于图像识别的井下早期火灾探测方法的实现

  2. 本文介绍了一种通过红外图像对火灾进行探测的方法,以图像识别技术为基础,进一步利用信息融合技术,对着火点的面积变化率、分布规律进行量化综合分析,以此形成火灾判断依据,试验证明这种方法误判率低、可靠性高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：225kb
    • 提供者：weixin_38715567

  1. python自动截取需要区域,进行图像识别的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python自动截取需要区域,进行图像识别的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_38661128

  1. 基于Matlab的图像增强与复原技术SEM图像中的应用

  2. 0引  言 　　根据国内外的相关文献，研究和发展图像处理工具，改善图像质量是当今研究的热点。图像增强与复原是一种基本的图像处理技术。其按照特定的需要突出一幅图像中的某些信息或强化某些感兴趣的特征，将原来不清晰的图片变得清晰，使之改善图像质量和丰富信息量，提高图像的视觉效果和图像成分的清晰度，加强图像判读和识别效果的图像处理的方法。图像增强和复原的目的是对图像进行加工，以得到视觉上更好、更加容易区分的图像。 　　1图像处理方法 　　1.1  直方图均衡化 　　直方图均衡化(Histogra

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：145kb
    • 提供者：weixin_38730977

  1. 传感技术中的基于Matlab的图像增强与复原技术在SEM图像中的应用

  2. 0引  言 　　根据国内外的相关文献，研究和发展图像处理工具，改善图像质量是当今研究的热点。图像增强与复原是一种基本的图像处理技术。其按照特定的需要突出一幅图像中的某些信息或强化某些感兴趣的特征，将原来不清晰的图片变得清晰，使之改善图像质量和丰富信息量，提高图像的视觉效果和图像成分的清晰度，加强图像判读和识别效果的图像处理的方法。图像增强和复原的目的是对图像进行加工，以得到视觉上更好、更加容易区分的图像。 　　1图像处理方法 　　1.1  直方图均衡化 　　直方图均衡化(Histogra

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-08
    • 文件大小：149kb
    • 提供者：weixin_38643401

  1. python生成tensorflow输入输出的图像格式的方法

  2. TensorFLow能够识别的图像文件，可以通过numpy，使用tf.Variable或者tf.placeholder加载进tensorflow；也可以通过自带函数（tf.read）读取，当图像文件过多时，一般使用pipeline通过队列的方法进行读取。下面我们介绍两种生成tensorflow的图像格式的方法，供给tensorflow的graph的输入与输出。 import cv2 import numpy as np import h5py height = 460 width = 345

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38677585

  1. Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程

  2. scipy scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，，特殊函数等等。 scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。 在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。作为非专业程序员，科学家总是喜欢重新发明造

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：278kb
    • 提供者：weixin_38650516

  1. 在OpenCV里实现条码区域识别的方法示例

  2. 在我们识别条码的过程里，首先要找到条码所在的区域，那么怎么样来找到这个条码的区域呢？如果仔细地观察条码，会发现条码有一个特性，就是水平的梯度和垂值的梯度会不一样，如果进行相减，会发现差值比较大。如果其它位置的图像一般不会这样。利用这个特性，就可以把条码所在区域求出来。 演示的代码如下： #python 3.7.4,opencv4.1 #蔡军生 https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/51749579 #9073204qq.com # imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：368kb
    • 提供者：weixin_38548704

  1. double-take:使用DeepStack，CompreFace或Facebox进行面部识别的统一API，用于处理和训练图像-源码

  2. 恍然大悟 使用 ， 或进行面部识别的统一API，用于处理和训练图像。 用例 订阅Frigate的MQTT事件主题，并处理事件中的图像以进行分析。 收到Frigate事件后，API将开始处理Frigate API的和图像。这些图像从API传递到指定的检测器，直到找到高于定义的置信度的匹配项为止。为了提高找到匹配项的机会，图像的处理将重复进行，直到重试次数用完或找到匹配项为止。如果找到匹配项，则将图像保存到/.storage/matches/:name 。 + 当检测到匹配的面部时，Double T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：weixin_42131790

  1. 图像识别的干涉方法

  2. 本文提出了一种通过干涉进行图像识别的光学方法.把两张透明片叠在一起,使两者在横向有一相对位移,放在相干光路里,若两张透明片相同,则其夫琅和费场为匀排直线条纹所调制,根据直线条纹可判断两片的相似程度.但两片若有相对旋转,则会对识别效果有严重的影响.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于NSCT和仿生模式的人脸图像识别方法

  2. 针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题，提出了一种基于非下采样Contourlet 变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT 分解，并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征，利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale 和ORL 人脸库进行实验，且设计了无拒识和有拒识两组方案，实验结果表明：与传统方法相比，利用基于非下采样Contourlet 变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率，而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。

  3. 所属分类：其它

  1. python自动截取需要区域,进行图像识别的方法

  2. 实例如下所示： import os os.chdir(G:\Python1\Lib\site-packages\pytesser) from pytesser import * from pytesseract import image_to_string from PIL import Image from PIL import ImageGrab #截图，获取需要识别的区域 x = 345 y = 281 m = 462 n = 327 k = 54 for i in range(2,6)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_38502722
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