论文题目: 图像检测识别技术应用研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 信息与通信工程
作者: 李贤帅
导师: 周东翔
关键词: 图像识别,直线提取,直线连接,人脸检测,人脸校正,人脸识别,隐马尔可夫模型,特征
文献来源: 国防科学技术大学
发表年度: 2005
论文摘要: 图像处理、分析与机器视觉是认知科学与计算机科学中的一个令人兴奋的活跃分支。计算机视觉的目的是,通过电子化地感知和理解图像复制人类视觉的效果。图像获取、早期处理、区域分割、区域标注、高层识别、定性/定量的结论这样的操作序列,在图像理解和机器视觉问题中是典型的特征。图像物体可以分为自然和人工物体两类。人工物体一般可以用简单的几何单元定义,而自然物体往往具有复杂的外形轮廓和结构。因其特征的差异往往会采用不同的方法来描述,所以为了对图像目标检测和识别技术进行研究,本文选择了如上分类在日常生活中最具代表性的建筑物和人脸作为研究对象,在可见光图像中对目标检测识别技术进行分析研究。本文的工作主要反映在以下方面:首先在楼房建筑物的检测和识别研究中,本文介绍了主要依靠直线作为目标特征的直线检测技术和其应用,用直线特征来描述和解释楼房建筑物规则的几何外形。为了有效描述目标特征,在相位编组方法的基础上,利用了一种基于证据理论的直线连接算法来提取直线,而后提出了一种组合直线提取楼房建筑物轮廓和窗户等主要特征的方法。试验结果证明该方法可以有效提取图像中非层叠楼房建筑物的边缘和结构,为高层的图像分析提供了有效数据。其次在对人脸检测和识别技术研究中,详细介绍了人脸检测技术的研究现状,在使用Viola提出的基于Haar-like特征的人脸检测方法进行自动人脸检测之后,提出了一种基于人眼定位的有效人脸图像归一化算法,可以准确检测人眼瞳孔位置,并在此基础上对人脸图像作旋转、尺度和灰度的归一化校正,并且用基于2D-DCT特征提取和EHMM人脸识别方法作人脸的分类识别进行了试验。试验结果证明本文提出的方法可以有效改进和提高人脸的分类识别率。
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 图像处理、分析与机器视觉的主要问题
1.2.1 图像预处理
1.2.2 图像分割
1.2.3 图像的形状表示和特征描述
1.2.4 图像识别
1.3 课题研究的目的和意义
1.4 课题的主要工作和论文结构安排
1.4.1 课题的主要工作
1.4.2 论文的结构安排
第二章 直线提取
2.1 引言
2.2 几种经典的直线提取方法
2.2.1 启发式连接
2.2.2 Hough 变换
2.2.3 层次记号编组
2.3 参数控制的相位编组直线提取方法
2.3.1 梯度算子
2.3.2 向量编组
2.3.3 合并直线支持区域
2.3.4 拟合直线
2.4 基于证据理论的直线连接方法
2.4.1 证据理论的基本概念
2.4.2 直线连接中的证据选择
2.4.3 连接算法
2.4.4 最小二乘的直线拟合方法
2.4.5 实验结果及分析
2.5 本章小结
第三章 隐马尔可夫模型
3.1 一阶隐马尔可夫模型（HMM）
3.1.1 HMM 模型
3.1.2 HMM 模型要解决的问题
3.2 嵌入式隐马尔可夫模型（EHMM）
3.2.1 EHMM 模型
3.2.2 解码算法（最佳状态链的确定）
3.2.3 概率P(O| λ) 的计算（估价问题）
3.3 隐马尔可夫模型应用
3.4 本章小结
第四章 直线提取在建筑物特征提取中的应用
4.1 建筑物轮廓的提取
4.1.1 背景的去除
4.1.2 获取轮廓
4.1.3 实验结果及其分析
4.2 建筑物中窗户的提取
4.2.1 矩形结构的提取
4.2.2 窗户结构的提取
4.3 本章小结
第五章 隐马尔可夫模型在人脸识别中的应用
5.1 引言
5.2 基于Haar-like 特征的人脸检测
5.2.1 人脸检测技术的研究现状
5.2.2 基于Haar-like 特征的人脸检测
5.2.3 实验结果及分析
5.3 基于人眼定位的人脸归一化方法
5.3.1 人眼瞳孔的定位
5.3.2 人脸图像的归一化校正
5.3.3 实验结果及其分析
5.4 基于EHMM 的人脸分类识别
5.4.1 人脸分类识别国内外研究现状
5.4.2 人脸图像的EHMM 模型
5.4.3 特征提取
5.4.4 EHMM 人脸训练识别
5.4.5 实验结果与分析
5.5 本章小结
第六章 结束语
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
发布时间: 2006-09-14
参考文献
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