VISUAL C++数字图像模式识别技术详解 第2版-emailVISUAL C++数字图像模式识别技术详解 第2版-email
标签: visual C++ 数字图像识别
上传时间: 2022-01-20
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上传时间: 2022-01-20
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(1)研究了基于射频识别技术的门禁系统的总体设计,设计了射频IC读卡器的电路原理图,给出了PCB板,读卡器主要由射频天线、读卡模块、RS485通信接口及单片机控制系统组成,能读写Philips公司的Mifare非接触式智能射频卡,读卡距离约10cm.当没有卡进入读卡能量范围时,系统显示时钟,当有卡进入时则读卡内数据并将卡号信息显示在液晶显示器上.(2)深入研究RFID天线的EMC过滤器、接收电路以及天线匹配电路等构成,结合本设计采用了线圈天线,并从品质因素Q和调谐频率两方面设计读写器天线,设计优化了天线耦合电路.(3)针对设备组网应用要求,门禁终端通信采用RS485总线,同时结合门禁读卡器研究了RS485的网络拓扑结构,通过RS485接口与PC机组成通信网络系统。读卡器平时可独立工作,PC机会每隔一定时间访问读卡器,用PC机上的时钟统一校准读卡器上的时钟,并读取存储器内的读卡数据,以便读卡器中的数据得到及时处理.(4)设计单片机的包看门狗、液品显示、数据存储和实时时钟等在内的外围模块电路,采用串口设计如SPI.PC等,从而节约了单片机的vo接口.同时结合门禁系统设计门禁控制电路,完成设备的选材。(5)根据射频识别门禁系统总体设计要求,采用模块化软件设计方法,根据MF RC500的特性,系统地对MF RC500芯片的操作流程进行研究,设计主程序的流程图和各个模块子程序,使用Cs1语言开发了读写器的底层控制软件,并完成程序的调试,证明结果满足设计要求.
上传时间: 2022-06-20
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无线射频识别技术,简称RFID,是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,操作快捷方便。无线射频识别技术是一种新技术,在智能停车场上应用极为广泛。通过射频识别技术,可以实现一种自动的车辆辨识系统,使得车辆的停入和驶出能在一个快速的方式下处理,实现无人、安全、自动化。本文针对无线射频识别技术在智能停车场上的应用进行了详细的说明,先就智能停车场的设计思想进行系统的阐述,然后重点讨论了智能停车场的设计与实现过程中用到的相关模块:管理员的登录和注册模块、车辆具体信息查询模块、车辆的自动管理模块和其他信息模块等等。整个论文围绕基于无线射频识别技术的智能停车场如何对车辆进行管理做了大量论述。在对上述内容充分认识的基础上,本文详细介绍了如何设计这样一个系统,使得在无人情形下可以对车辆进行动态的管理,尤其是对停车场注册的车辆的停入和驶出动作的电子不停车管理。关键词:无线射频识别技术,智能停车场,车辆管理
上传时间: 2022-06-21
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第一章 RFID基础知识简介1.1 RFID的定义RFID是什么?RFID是Radio Frequency Identification的缩写,即射频识别,俗称电子标签。RFID其主要核心部件是一个电子标签,直径仅为2毫米不到,通过相距几厘米到几米距离内传感器发射的无线电波,可以读取电子标签内储存的信息,识别电子标签代表的物品、人和器具的身份。1.2 RFID射频识别技术的概念RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。埃森哲实验室首席科学家弗格森认为RFID是一种突破性的技术:"第一,可以识别单个的非常具体的物体,而不是像条形码那样只能识别一类物体;第二,其采用无线电射频,可以透过外部材料读取数据,而条形码必须靠激光来读取信息;第三,可以同时对多个物体进行识读,而条形码只能一个一个地读。此外,储存的信息量也非常大。
上传时间: 2022-06-22
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文档为基于嵌入式图像处理的仪表自动识别技术研究总结文档,是一份不错的参考资料,感兴趣的可以下载看看,,,,,,,,,,,,,
上传时间: 2022-06-27
上传用户:20125101110
文档为基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究总结文档,是一份不错的参考资料,感兴趣的可以下载看看,,,,,,,,,,,,,
上传时间: 2022-06-28
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精通VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践(第二版)PDF -- 张宏林编 人民邮电出版社 第1章 绪论 第2章 模式识别中的基本决策方法 第3章 常用的模型和算法介绍 第4章 常用搜索算法 第5章 联机字符识别 第6章 脱机字符识别 第7章 在线签名鉴定 第8章 离线签名鉴定 第9章 人脸的检测与定位 第10章 车牌识别技术 第11章 印章识别 第12章 图像的纹理分析方法
标签: Visual C++ 数字图像模式识别技术
上传时间: 2022-07-09
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嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究;嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号:04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号:0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面: 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间: 2013-05-18
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上传时间: 2021-11-08
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