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本文目錄一覽

1，圖像識別有什么樣的方法
2，圖像識別的算法
3，基于圖像的目標(biāo)識別都有哪幾種方法
4，人臉識別算法的分類
5，圖像識別的方法
6，人臉識別的算法

1，圖像識別有什么樣的方法

算法么？建議你站在巨人的手膀子上，用 opencv 吧，我也研究過圖形識別，目標(biāo)跟蹤，感覺都是坑

模式識別的理論與方法，有代表性的圖像識別方法主要有以下三類。統(tǒng)計圖像識別方法、結(jié)構(gòu)圖像識別方法、模糊圖像識別方法。

圖像識別有什么樣的方法

2，圖像識別的算法

圖片識別是一個很大的領(lǐng)域，識別也要分很多場景的，有的識別紋理、有的識別顏色、有的識別大小等，都不一樣的。識別之前也有先進(jìn)行聚類和分類的。

那個技術(shù)很復(fù)雜的，叫模式識別具體我就說不清楚了曾經(jīng)上過課，但是沒去過

看看matlab圖像識別的書，里面有好多現(xiàn)成的函數(shù)可以用

圖像識別的算法

3，基于圖像的目標(biāo)識別都有哪幾種方法

采用工業(yè)相機(jī)拍攝圖片，然后再利用軟件根據(jù)圖片灰階差做進(jìn)一步識別處理，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內(nèi)代表的有圖智能等，是指利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。一般工業(yè)使用中圖像識別

原理上來說一般采用：灰度直方圖分析的方法。通常目標(biāo)和背景的灰度信息區(qū)別較大，在直方圖中可以看到是兩個波峰，圖像識別的目標(biāo)是找到最佳的灰度值作為閾值，閾值兩遍的分別是目標(biāo)和背景。尋找閾值的方法有很多，比如分水嶺法、支持向量機(jī)、粒子群算法等等。采用灰度直方圖的方法會遇到幾個問題： 1目標(biāo)區(qū)域包含背景顏色或是背景區(qū)域包含目標(biāo)顏色。導(dǎo)致直接識別的結(jié)果產(chǎn)生雜色點(diǎn)或是目標(biāo)輪廓?dú)埲辈蝗?、具有空洞等情況，通常用形態(tài)學(xué)的開與閉來解決。方法是：將識別出來的區(qū)域擴(kuò)大一定寬度的面積，此步驟會合并部分許多島礁。然后在退后一定距離，保持原來區(qū)域。 2目標(biāo)與背景灰度信息區(qū)別不明顯，采用灰度直方圖的方法會使得大量背景區(qū)域看成目標(biāo)區(qū)域，需要利用其它信息加以區(qū)分。比如目標(biāo)的面積大小，長寬比等。除了基于灰度直方圖的，還有基于胡矩和zenik矩判斷的方法。胡矩判斷法是將目標(biāo)灰度圖像進(jìn)行處理，得到七個量，將這七個量與模板的灰度圖的七個量進(jìn)行比較，如果差距比較小就認(rèn)為此圖就是原圖。胡矩的七個量是模板的特征，具有平移、放大、縮小、旋轉(zhuǎn)不變的特點(diǎn)。但是胡矩只能判定是否為原圖，需要較好的圖像配準(zhǔn)和特征庫的建立。從實(shí)現(xiàn)來說，用dsp和fpga都能實(shí)現(xiàn)圖像識別，dsp的性能可能更加適用于圖像處理，tms6000，tms9000系列的dsp具有高速圖像處理功能。硬件系統(tǒng)一般包括：ccd、圖像采集卡、開發(fā)板、控制和顯示終端。希望對哥們有幫助

基于圖像的目標(biāo)識別都有哪幾種方法

4，人臉識別算法的分類

人臉識別法主要集中在二維圖像方面，二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節(jié)點(diǎn)或標(biāo)點(diǎn)，通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進(jìn)行身份認(rèn)證。人臉識別算法主要有：1.基于模板匹配的方法:模板分為二維模板和三維模板，核心思想:利用人的臉部特征規(guī)律建立一個立體可調(diào)的模型框架,在定位出人的臉部位置后用模型框架定位和調(diào)整人的臉部特征部位,解決人臉識別過程中的觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響。2.基于奇異值特征方法：人臉圖像矩陣的奇異值特征反映了圖像的本質(zhì)屬性，可以利用它來進(jìn)行分類識別。3.子空間分析法：因其具有描述性強(qiáng)、計算代價小、易實(shí)現(xiàn)及可分性好等特點(diǎn)，被廣泛地應(yīng)用于人臉特征提取，成為了當(dāng)前人臉識別的主流方法之一。4.局部保持投影(Locality Preserving Projections，LPP)是一種新的子空間分析方法，它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似，既解決了PCA等傳統(tǒng)線性方法難以保持原始數(shù)據(jù)非線性流形的缺點(diǎn)，又解決了非線性方法難以獲得新樣本點(diǎn)低維投影的缺點(diǎn)。5.主成分分析(PCA)PCA模式識別領(lǐng)域一種重要的方法，已被廣泛地應(yīng)用于人臉識別算法中，基于PCA人臉識別系統(tǒng)在應(yīng)用中面臨著一個重要障礙：增量學(xué)習(xí)問題。增量PCA算法由新增樣本重構(gòu)最為重要 PCS，但該方法隨著樣本的增加，需要不斷舍棄一些不重要PC，以維持子空間維數(shù)不變，因而該方法精度稍差。6.其他方法：彈性匹配方法、特征臉法(基于KL變換)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、支持向量機(jī)法、基于積分圖像特征法(adaboost學(xué)習(xí))、基于概率模型法。二維人臉識別方法的最大不足是在面臨姿態(tài)、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱，識別的準(zhǔn)確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態(tài)下會隨時表現(xiàn)出來的。三維人臉識別可以極大的提高識別精度，真正的三維人臉識別是利用深度圖像進(jìn)行研究，自90年代初期開始，已經(jīng)有了一定的進(jìn)展。三維人臉識別方法有：1.基于圖像特征的方法：采取了從3D結(jié)構(gòu)中分離出姿態(tài)的算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向；然后，在保持姿態(tài)固定的情況下，去作臉部不同特征點(diǎn)(這些特征點(diǎn)是人工的鑒別出來)的局部匹配。2.基于模型可變參數(shù)的方法：使用將通用人臉模型的3D變形和基于距離映射的矩陣迭代最小相結(jié)合，去恢復(fù)頭部姿態(tài)和3D人臉。隨著模型形變的關(guān)聯(lián)關(guān)系的改變不斷更新姿態(tài)參數(shù)，重復(fù)此過程直到最小化尺度達(dá)到要求。基于模型可變參數(shù)的方法與基于圖像特征的方法的最大區(qū)別在于：后者在人臉姿態(tài)每變化一次后，需要重新搜索特征點(diǎn)的坐標(biāo)，而前者只需調(diào)整3D變形模型的參數(shù)。

5，圖像識別的方法

圖像識別最基本的方法是基于圖像邊緣的識別，圖像邊緣的識別有拉帕拉斯算子，貝塞爾算子，平均值等方法。把邊緣識別出來之后通過和數(shù)據(jù)庫（圖形或者文字）進(jìn)行對比掃描，就可以把圖像識別出來了。

近些年來，我國的網(wǎng)版印刷機(jī)的發(fā)展速度較快，網(wǎng)版印刷機(jī)制造廠家已達(dá)200多家，年工業(yè)總產(chǎn)值為3億多元左右，擁有平網(wǎng)平臺式、圓網(wǎng)平臺式和滾筒（輪轉(zhuǎn)）式三大門類40多個品種，但仍然存在著企業(yè)規(guī)模小、水平參差不齊、產(chǎn)品技術(shù)含量低、產(chǎn)品質(zhì)量不夠精細(xì)等諸多問題。根據(jù)我國印刷機(jī)械制造業(yè)的發(fā)展政策要求，應(yīng)該在現(xiàn)有資源的條件下，本著緊跟世界科技發(fā)展潮流，抓緊解決重點(diǎn)核心技術(shù)課題，促進(jìn)印刷機(jī)械科技的發(fā)展。為此，研究制造高水平、高精度的網(wǎng)版印刷機(jī)是未來發(fā)展的方向。隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的迅速發(fā)展，當(dāng)今諸多科學(xué)領(lǐng)域的研究對象正在不斷由宏觀轉(zhuǎn)向微觀，一些新型產(chǎn)品也開始由宏觀型轉(zhuǎn)向微觀型。無論是生物工程（細(xì)胞操作）、微電子集成電路、光電子器件等都向著超精密加工方向發(fā)展。對網(wǎng)版印刷機(jī)的精密定位技術(shù)的要求也越來越高。當(dāng)前，國際上發(fā)展潮流是采用圖像識別系統(tǒng)用于高精度的專用網(wǎng)版印刷機(jī)已經(jīng)很普遍，我國在這方面的研究起步較晚，許多國產(chǎn)網(wǎng)版印刷機(jī)還仍然采用傳統(tǒng)的機(jī)械定位方式，這種機(jī)械定位的網(wǎng)版印刷機(jī)是無法滿足高精度、小尺寸印件的生產(chǎn)需求。但國內(nèi)生產(chǎn)企業(yè)已經(jīng)開始對此有所認(rèn)識并追逐先進(jìn)潮流向前發(fā)展，據(jù)報道，國內(nèi)深訓(xùn)市網(wǎng)印巨星機(jī)電設(shè)備有限公司，跟蹤國際上最新電子印刷技術(shù)水平，率先開發(fā)生產(chǎn)了wj-lcd4040系列平面網(wǎng)版印刷機(jī)（專供液晶顯示器玻璃印刷），該機(jī)全貌見圖1所示。該機(jī)適應(yīng)無塵工作環(huán)境下對高精密lcd、el、線路板錫膏、軟性線路等高精密平面的網(wǎng)版印刷，并經(jīng)過專業(yè)的lcd等工廠兩年使用，性能穩(wěn)定，可以代替進(jìn)口同類機(jī)型。該機(jī)定位精度為±0.02mm，印刷套色采用了先進(jìn)的ccd顯示技術(shù)，套印對位精度達(dá)±0.02mm。該機(jī)的研制成功為我國網(wǎng)版印刷機(jī)采用先進(jìn)的圖像識別系統(tǒng)，迎合國際先進(jìn)潮流，發(fā)展國產(chǎn)專用網(wǎng)版印刷機(jī)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文僅就圖像識別系統(tǒng)有關(guān)知識介紹如下。一、ccd圖像傳感器 ccd（chargedcoupleddevice）于1969年在貝爾試驗(yàn)室研制成功，之后由日本開始批量生產(chǎn)，經(jīng)過30多年的發(fā)展歷程，從初期的10多萬像素已經(jīng)發(fā)展至今天主流應(yīng)用的500萬像素。ccd類型又可分為線陣（linear）與面陣（area）兩種，其中線陣應(yīng)用于影像掃描器及傳真機(jī)上，面陣型多應(yīng)用于數(shù)碼相機(jī)、攝錄影機(jī)、監(jiān)視攝影機(jī)等多項(xiàng)影像輸入產(chǎn)品上。目前ccd像元數(shù)已從100萬像元提高到2000萬像元以上，大面陣、小像元（感光小單元簡稱）的ccd攝像機(jī)層出不窮。隨著超大規(guī)模微加工技術(shù)的發(fā)展，ccd傳感器的分辨率將越來越高。ccd是固態(tài)圖像傳感器的一類，即電荷耦合式圖像傳感器，固態(tài)圖像傳感器是指將布設(shè)在半導(dǎo)體襯底上許多能實(shí)現(xiàn)光-電信號轉(zhuǎn)換的小單元，用所控制的時鐘脈沖實(shí)現(xiàn)讀取的一類功能器件。圖像傳感器作為一種基礎(chǔ)器件，因能實(shí)現(xiàn)信息的獲取、轉(zhuǎn)換和視覺功能的擴(kuò)展，并能給出直觀、真實(shí)、層次多、內(nèi)容豐富的可視圖像信息在現(xiàn)代社會中得到了越來越廣泛地應(yīng)用。二、圖像識別系統(tǒng)定位的工作原理在現(xiàn)實(shí)生活中，人們可以很容易的“看到”一幅畫面，但這一個十分“簡單”過程并非如此簡單。深入研究大致分為：成像在視網(wǎng)膜上；其次是大腦對圖像進(jìn)行認(rèn)識、理解和分析；最后根據(jù)上述一系列處理的結(jié)果做出反應(yīng)。由于圖像識別系統(tǒng)基本上是摸仿了人對事物的認(rèn)識過程，圖像識別系統(tǒng)定位是采用了ccd攝像機(jī)（如同人的眼睛）通過透鏡收集并聚焦來自目標(biāo)的反射光線，借助必要的光學(xué)系統(tǒng)將此光投射于ccd光敏面上的光的空間分布信息轉(zhuǎn)換為按時序輸出的電信號—視頻圖像信號，可以在監(jiān)視器上重現(xiàn)圖像。

6，人臉識別的算法

component analysis，Hidden Markov ModeI(HMM) l 引言近十年來，人臉識別的研究有了很大進(jìn)展。與指紋、語音等其他人體生物特征相比，人臉識別更加直接、友好，在身份識別，視頻檢索，安傘艙控等方面有著廣泛的應(yīng)用，是當(dāng)前模式識別和人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)【”特征提取在人臉識別中的作用至關(guān)重要，如何根據(jù)人的視覺機(jī)制提取有效的特征一直是模式識別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。早期的研究中有人用Gabor小波對大腦皮層的視覺感知細(xì)胞的性態(tài)進(jìn)行建模，即可以把每個視覺細(xì)胞看作一個具有一定方向和尺度的Gabor濾波器。當(dāng)外界刺激(例如圖像信號)輸入到視覺細(xì)2004．08．09收到．2005．01．1】改回中國科學(xué)院科技創(chuàng)新基金資助課題胞時，視覺細(xì)胞的輸出響應(yīng)就是圖像與Gabor濾波器的卷積，而這個輸出信號經(jīng)大腦的進(jìn)一步處理后形成最后的認(rèn)知映像。 http://www.jdl.ac.cn/project/faceId/res-identify.htmhttp://www.cqvip.com/qk/91130A/200603/21450873.html(這個網(wǎng)站里面有很多這方面的參考文獻(xiàn))

人臉識別的基本方法　　人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。(1)幾何特征的人臉識別方法　　幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，需要的內(nèi)存小，但識別率較低。(2)基于特征臉(pca)的人臉識別方法　　特征臉方法是基于kl變換的人臉識別方法，kl變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過kl變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓(xùn)練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。目前有一些改進(jìn)型的特征臉方法。(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關(guān)函數(shù)、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，而在許多應(yīng)用中，樣本數(shù)量是很有限的。(4)彈性圖匹配的人臉識別方法　　彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓?fù)鋱D來代表人臉，拓?fù)鋱D的任一頂點(diǎn)均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點(diǎn)位置附近的信息。該方法結(jié)合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對于單個人也不再需要多個樣本進(jìn)行訓(xùn)練。(5)線段hausdorff 距離(lhd) 的人臉識別方法　　心理學(xué)的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和準(zhǔn)確度上絲毫不比識別灰度圖差。lhd是基于從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，lhd并不建立不同線段集之間線段的一一對應(yīng)關(guān)系，因此它更能適應(yīng)線段圖之間的微小變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，lhd在不同光照條件下和不同姿態(tài)情況下都有非常出色的表現(xiàn)，但是它在大表情的情況下識別效果不好。(6)支持向量機(jī)(svm) 的人臉識別方法　　近年來，支持向量機(jī)是統(tǒng)計模式識別領(lǐng)域的一個新的熱點(diǎn)，它試圖使得學(xué)習(xí)機(jī)在經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險和泛化能力上達(dá)到一種妥協(xié)，從而提高學(xué)習(xí)機(jī)的性能。支持向量機(jī)主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉(zhuǎn)化成一個高維的線性可分的問題。通常的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明svm有較好的識別率，但是它需要大量的訓(xùn)練樣本(每類300個)，這在實(shí)際應(yīng)用中往往是不現(xiàn)實(shí)的。而且支持向量機(jī)訓(xùn)練時間長，方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，該函數(shù)的取法沒有統(tǒng)一的理論。　　人臉識別的方法很多，當(dāng)前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率?！　≡谌四樧R別中，第一類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內(nèi)變化。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。正是基于上述原因，一直到21 世紀(jì)初，國外才開始出現(xiàn)人臉識別的商用，但由于人臉識別算法非常復(fù)雜，只能采用龐大的服務(wù)器，基于強(qiáng)大的計算機(jī)平臺。如果可以的話，可以te一下colorreco，更好的技術(shù)解答。

1、人體面貌識別技術(shù)的內(nèi)容人體面貌識別技術(shù)包含三個部分：（1）人體面貌檢測面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：①參考模板法首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；②人臉規(guī)則法由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉； ③樣品學(xué)習(xí)法這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；④膚色模型法這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測。⑤特征子臉法這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。值得提出的是，上述5種方法在實(shí)際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。（2）人體面貌跟蹤面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進(jìn)行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動與模型相結(jié)合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。（3）人體面貌比對面貌比對是對被檢測到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進(jìn)行比對，并找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：①特征向量法該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。②面紋模板法該方法是在庫中存貯若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。人體面貌識別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時間低于1秒。2、人體面貌的識別過程一般分三步：（1）首先建立人體面貌的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人體面貌的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來。（2）獲取當(dāng)前的人體面像即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。（3）用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫存的比對即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人體面貌臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認(rèn)出某個人。人體面貌的識別過程，利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動、連續(xù)、實(shí)時地完成。