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针对当前车辆识别算法,由于传统的特征提取车牌识别方法,直接通过图像的灰度特征进行车牌识别,当外界光线不足时,图像灰度特征不明显而不能准确识别相似字符,造成车牌误识别的问题.提出了一种改进的神经网络算法的车牌识别系统.通过建立汉字网络、字母数字网络找出相似字符之间的差异进行识别,实验表明,这种识别算法实现简单,识别准确率高. 相似文献
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本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中,完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。最后选取最适合的网格特征提取法,以此为基础进行模扳匹配,最终识别出车牌号码。本文采用DSP作为核心处理器来完成识别过程的算法。 相似文献
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影像匹配在人工智能和计算机视觉等领域有着极为广泛的应用,其决定了影像目标识别跟踪、图像配准的质量。其中的基于SIFT特征的影像匹配算法,针对场景不同、尺度缩放、分辨率差异、光照亮度变化、影像模糊以及压缩等有很强的适应性,故而应用在当前很多匹配算法中。当由于其算法的特性,在一些应用中其匹配速度对硬件要求较高。本文从这一点出发,对SIFT算子予以改进,以保障匹配精度为前提,实现了算法效率的提高,并实验验证。 相似文献
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介绍了BP神经网络的基本原理,指出了BP算法收敛速度慢、易陷入局部及小值等缺陷,在标准BP算法的基础上引入了几种优化BP算法的方法.针对模式识别应用领域,通过实例,运用Matlab编程对各种较好的网络学习算法的性能进行比较,给出了一个三层BP网络识别含噪声的字母的实例.实验结果表明,改进的BP算法有效地提高了BP算法的收敛速度. 相似文献
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首先,采用传统的DTW(Dynamic Time Warping,动态时间弯折)算法,计算积累距离矩阵,求得最佳匹配路径所对应的匹配距离;然后,将最后的匹配分数用min函数找到最小值对应的模板;最后,返回对应的模板代码。在此基础上,还探讨并提出了进一步提高识别率的方法和提高系统效率的高效算法,即放宽端点的DTW算法,并进行了一定量的实验。使识别效果达到更好。 相似文献
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本文主要论述了手写体数字识别系统的设计方法。首先对待识别数字的预处理进行了介绍；并探讨了如何提取手写体数字的模板特征,描述了以模板匹配实现分类器的设计方法。 相似文献
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《科技通报》2016,(6)
无线射频识别技术,也就是RFID技术是一种典型的非接触性自动识别技术,当前在生产、管理、生活等社会各领域都有用到这一技术,并逐渐成为主要的自动识别技术,本文基于RFID技术和SURF算法,提出了校园智能车辆管理模型,首先按照三层开发原则,将系统分为数据层、应用层和表现层,然后在校园智能车辆管理模型中采用SURF算法对车辆牌照进行识别,首先构建车辆图像的尺度空间,接着由一个64维的特征向量来描述车牌的特征点,并对两帧图像车牌检测时的特征点进行匹配,最后在车牌特征点匹配过程中加入几何区域限定。仿真试验结果表明,本文提出的基于SURF算法的车牌识别模型误差较小,并且校园智能车辆管理系统功能完善,能很好的对校园车辆进行智能化车辆管理。 相似文献
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在获取无人机航拍图像后,我们对图像进行初步去噪、平滑和特征提取处理,接下来需要进行特征匹配工作。我们针对无人机航拍图像所具有的相关缺陷,即视点过分离散、视角不稳定[1];提出了改进SIFT算法和Susan算法相结合的特征匹配方案。改进SIFT算法是基于图像Radon变换的改进[2],然后和Susan算话结合使用;最终的实验结果表明,新提出的匹配方案有着良好的快速性和较高的匹配精度,完全能够应用于无人机航拍场景下对实时性要求较高的目标识别和三维重建。 相似文献
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《科学中国人》2016,(3)
仿人机器人的视觉系统和运动规划是仿人机器人研究的两大研究领域,对机器人在现实生活中的应用有很大作用。在图像的预处理过程中,进行图像去噪采用的是基于分数阶积分的去噪方法来进行的,与传统方法相比,这种方法更能提高图像的信噪比,保留原始图像中的关于边缘和纹理的信息。针对传统的SIFT点匹配算法效率较低,匹配速度慢等问题,提出并实现了基于区域增长的SIFT点匹配算法。这种算法可以在匹配可靠性基本保持不变的前提下,显著的提高匹配速度。在仿人机器人的运动规划方面,针对仿人机器人传感器对障碍物感知局限性的问题,采用信息窗口的算法。这种算法改进仿人机器人对障碍物的感知算法,使仿人机器人在运动过程中,最大程度的做到无碰运动。 相似文献
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本文提出一种新的H/S(Harris/SIFT)特征点提取算法,在此基础上根据三角形相似性原理,引入基线三角形组及复数空间,使传统的被动搜索三角形变为主动构造三角形,并利用多模板实现图像匹配。实验表明该匹配算法在图像存在旋转、尺度变化等情况下具有良好的应用性能。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(35)
文章针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的SIFT算法与改进的Harris算法相结合的图像匹配方法,对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris闽值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 相似文献
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目前.存在大量的车牌定位算法,选择一个好的定位算法成为车牌识别的一个关键问题.文中针对基于投影法的车牌定位算法,在VG平台上对车牌图像进行预处理后,再通过找点和标出矩形即可实现车牌的定位.通过大量的试验得出,本算法可以解决车牌定位时遇到的绝大部分问题,具有较高的研究价值和社会经济效益. 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(10)
目的:基于粗糙集的车牌字符识别技术的研究。方法:通过粗糙集的理论知识的利用以获取约简能力,同时通过神经元网络的学习及泛化能力,并将粗糙集、神经元网络和模糊逻辑技术进行相互结合,进而构造出一个可以处理含糊和不确定性车牌字符的识别系统。结果:80幅车牌图像中共计560个字符,其中汉字12个、字母14个、数字7个均被误识,另有2幅车牌定位和分割的不成功,使14位的字符识别失败,因此,本组车牌字符识别成功率为91.6%(513/560)。结论:此项车牌字符识别技术既简化识别系统的整体结构,又提高了模糊识别的泛化能力,可有效减少工作量并提高抗干扰性及车牌的准确识别率。 相似文献
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针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的Harris算法与SIFT算法相结合的图像匹配方法,用稳定的SIFT算法检测提取尺度空间极值点作为特征候选点,根据灰度的＂相似度＂的原则进行Harris特征提取,使候选点数量更少,特征点更稳定,使得匹配的效率更高,准确性更高。 相似文献
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本文概括地讨论了神经网络通用模型的三要素(神经元、联接强度、学习算法)的特征,在对典型的网络即BP网络的发展动态和进展进行了系统的分析基础上讨论了BP算法的基本概念、运行机制和一些关键性技术。利用BP神经网络进行数字识别的方法,对数字进行特征提取,获得采样数据,再对样本数据进行学习和训练,形成良好的网络,然后对已训练数字有所区别的数字进行检测,达到一定的准确度,表明了该方法在实际应用中具有可行性。 相似文献
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目前图像模板匹配算法一般都有计算量非常大的缺点,在实际运用中存在一定问题,根据这一问题提出了将演化算法应用到图像模板相关匹配中。模板匹配实际是寻找最优解的问题,将模板和子图像的互相关函数作为目标函数,基于演化的郭涛算法实现了模板匹配的最优解。最后根据实验说明了该算法较传统的遍历式模板匹配算法具有计算量大大减少的优越性。 相似文献
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眼动的速度最高可达到600°/s,具有比人手更灵敏的反应,因此有更好的实时性和应激性,通过眼动识别可以准确反映人体的动作特征,实现动作的判断和预测。采用眼动识别的图像处理算法实现对乒乓球运动员的动作预测,提高攻球效能,改进乒乓球攻击和防御的目的性。传统方法中对乒乓球运动员的眼动识别算法采用边缘特征融合算法,对运动员的动作变换跟踪性能不好,提出一种基于多模态融合眼动识别的乒乓球运动员动作预测算法。提取边缘特征,进行虹膜定位设计,统计搜索区域灰度直方图分布,建立虹膜颜色与边缘联合特征模板,通过多模态融合眼动时变分析,采用从粗到细的处理方法,在减少匹配对应项的同时进行动作预测相关系数匹配,预测跟踪目标中心,实现动作预测,仿真结果表明,算法对运动员的动作预测准确度高,实现对乒乓球运动员动作的实时跟踪和识别。 相似文献