车身颜色识别方法研究

车身颜色识别方法研究

【摘要】车身颜色的识别是车辆识别系统中的一个重要的辅助手段。车身颜色识别分别在交通调查和交通管理方面也起着重要的作用。在目前的城市道路中，车身的颜色识别受外界影响很大，就噪音和环境光照而言，就已经给车身颜色识别的精度造成极严重的影响，导致不能够识别出车身的颜色。

【关键词】颜色表示；支持向量机；车身颜色识别方法

目前的我国都采用的是智能交通系统，伴随着我国道路上越来越多的车辆，道路的交通问题也变得日益复杂和严峻了起来。现存在的车辆问题有车辆的套牌和一车多牌的现象，这样一来，想要识别车牌就显得无力。因此仅仅靠着对车牌的识别来管理车辆的交通情况已经不能适应当前的交通现状了。汽车的颜色信息才更能够起到人们的兴趣，以此去弥补汽车车牌识别的遗憾，进而提升道路智能化的交通系统的准确性，也能够方便道路交通管理。

一、颜色的表示

能够正确的对车辆颜色进行表示，是对车辆颜色的识别上有着很大的意义。颜色的表示被分成线性色彩空间以及非线性色彩空间两种。

1、线性色彩空间

以线性颜色命名的系统指的是通过制定原色或者通过制定颜色匹配函数的实现进行的系统。国际照明委员会CIE对许多不同的车身颜色识别系统实现了统一标准化，面对这一为题，是许多人口众多的国家统一面对的问题。XYZ颜色空间是目前国际上最流行的色彩空间标准。针对线性色彩空间，研究开发出了一种能够允许以许多的有效图形学方法来进行构造设计。这种设计在三维空间中实现还存在一定的难度，还需要进一步的研究和实验。

2、非线性颜色空间

线性空间的颜色坐标不是重要编码属性，在常用语言和实际应用当中线性空间是非常重要的颜色属性。颜色空间最重要的就是颜色的属性。色调、饱和度和亮度这三要素是颜色的三种属性。色调是用来区分颜色的不同种类，是从一种色调过渡到另一种色调。饱和度是一种颜色，比如说天蓝过渡到紫色，马上就要过渡到红色的过程叫做饱和度，由深入浅的色彩性质的改变，而亮度就表示同一种

颜色，比如从黑过渡到白的颜色性质的改变。所以，我们可以通过确定一种颜色是不是在特定的区域内所对外界表现出来的色彩明暗趋向。

二、颜色识别的过程

颜色识别的样本一般来自于室外高清监控视频中，采取的所有图片都是在正常的光照条件下获取的，颜色的所有种类都是在正常人的人眼中可以分辨的出来的，只有在强烈的太阳光的自然外力下拍摄出来的照片会造成颜色变形外，其它采取的照片样本都是正常。车辆颜色识别颜色特征尤其固定的提取流程，第一步是要在车辆引擎盖的上方按照一定的比例去选取车脸区域作为车辆颜色特征的提取该车颜色识别区域。

特定的区域由RGB空间分别转换到HIS和Lab颜色空间，在每个颜色空间中对每个颜色分量都取平均值，最后提取特征值进行分类，其分类的步骤程序如下面几步：

1）每个颜色有不同的归类，比如拿蓝色来说，样本空间的分解和分类都在Lab中进行的。如果按照常规的颜色方法，分类起来是极复杂极难的，在

Lab空间当中通过显示的值对蓝色和其它颜色一起进行分类识别，也可能

把其它颜色与蓝色对比混淆，在HIS的空间当中利用支持向量的量机对

蓝色同其它的颜色进行混合色分类，这样就能够把蓝色从中分辨出来了。

2）可以通过HIS和Lab空间对容易出现错误的颜色进行分类，可以构建出两个分类仪器来用于对某一种颜色同其它颜色的颜色区分于识别，可以

通过这样识别一部分的颜色。

3）在Lab的空间当中建设出一种分类仪器，这样可以通过该仪器识别和确认出颜色来。

4）以此类推，采用这种方式分别将颜色进行分类识别。

三、彩色汽车图像滤波

在实际的车身颜色识别当中都会受到一定的噪声干扰，最容易受到噪声干扰的就是现在道路上越来越多的彩色汽车。噪声会使清晰地图像在干扰过后出现颜色的失真不清晰的情况，大大的影响到了照片的拍摄质量，对于车身颜色识别的最终效果上有了极大的影响，这样的车身识别方式会使识别出来的精度不高也会发生明显的错误。因为噪声的产生原因不同，噪音的种类也多种多样，最常见的

噪声是脉冲噪声，对图像质量影响最大，所以应该采用彩色图像滤波的方法过滤和去除汽车图像中的脉冲现象，这种方法是汽车车身颜色识别中的最有帮助的处理方式。

近些年来，彩色图像滤波这一技术已经广泛被人们所熟知和加以运用。运用在数字图像传输和视觉分析、自动化图像的理解等等方面。彩色图像滤波能够很有效的过滤掉噪声，但是滤波后仍要保护到图像的边缘细节，预防滤波的过程中所产生的颜色失真情况。

彩色图像滤波可以采用标量滤波和矢量滤波去滤除彩色图像。传统的标量方法能够使3个颜色通道都分别进行滤波处理，然后再将滤波过滤后的3个分量重新进行组合，这种方法并没有充分的考虑到彩色图像这三个颜色之间的分量有机的联系，在合成出来的新图像可能会没有原图像当中的颜色。通过很多种渠道对颜色分量之间的联系进行彩色像素的处理，这样的处理之后，就不会产生原图像当中没有的颜色了，所以，通过比较，通常人们认为矢量滤波方法比标量方法更加适合用彩色图像滤波进行过滤。

噪声不能够禁止，所以只能尽量减少噪声的产生，使噪声能够得到一些控制，运用排序差值脉冲噪声检测彩色图像滤波的方法是很受用的。这个方法通过对滤波窗口内像素中的每个像素都进行了分析，最后通过排序相应的分量进行检测，最终经过多次的试验后，真正证实了这个脉冲噪声滤除方法是对车身颜色识别非常有效的滤波效果。

【结语】

车身颜色识别是车辆识别系统中不可缺少的辅助手段，在各个交通部门都起着相关作用。但是，目前的人们对车身颜色的认识还只是很粗浅的阶段，还有很多关键问题没有得到解决。本文对车身颜色怎样识别做出了简要分析，也对各类颜色空间进行整理，通过特殊的颜色空间合并与分解研究出光照和样本分布不均对车身颜色识别的影响，并且成功实现了利用支持向量机对车身颜色的分类。希望此后更多的相关研究者对车身颜色识别方法进行研究，对道路交通有更有实际意义的帮助。

基于图像处理技术的车牌识别方法研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3814540093.html, 基于图像处理技术的车牌识别方法研究 作者：朱明秀 来源：《信息记录材料》2019年第03期 【摘要】近几年，智能化在我国各行各业中都应用极广，在交通系统中应用也非常多，车牌识别技术则是其中之一，如何在车辆正常行使状态下完成车牌自动识别？本文将从车牌识别现状入手进行分析，找到现有识别方式的一些问题，再吸取经验，从车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别几方面对基于图像处理技术的车牌识别方法进行探讨。 【关键词】图像处理技术车牌识别方法抓取识别 【中图分类号】TP274 【文献标识码】A 【文章编号】1009-5624（2019）03-0224-03 1 引言 随着经济和科技的发展，我国国民生活水平也日益提高，汽车成为每家每户常见的交通工具，这虽然带动了我国经济的发展，但也使交通管理工作量变大，在这种情况下，再依靠传统的办法根本无法完成交通管理工作，这就需要我们依靠信息化、智能化的技术去辅助完成交通管理工作。对于车辆来讲其主要识别是依靠车牌来的，因此我们必须将这种智能化、信息化技术应用到车牌识别中来，使之能服务于我国的车辆管理工作，使车辆管理工作能更加高效的运行。 2 车牌识别技术概述 2.1 车牌识别技术现状 近年来我国的车牌智能识别技术发展也非常快，现有的识别技术普遍有两种，一种是将车牌信息收集储存于IC卡或者条形码，通过无线电频率鉴别系统来识别汽车车牌号码，这种识别技术相对准确度比较高，但整套设备存在2个实际操作的问题：①十分复杂，不利于异型作业，而且需要所有车牌按照全国统一标准来制定，执行难度很大。②对扫描的工具要求非常高，这导致整套设备价格成本过高，而且虽能进行扫描，但无法核实车和卡是否一致，这也是个目前尚未突破的技术问题，这些问题都导致通过IC卡或条形码来进行识别的技术无法得到很好的推广。另一方面是直接通过突破来进行识别，因为这种识别方法能在无任何信号发送设备的情况下抓取到不同状态车辆的车牌，并通过非接触性信息菜系系统来进行智能识别，这种方法近年来使用很多，其相对IC卡和条形码来讲，能有效降低从成本，提高经济效益，而且起能通过图像抓取和人为参与结合来解决系统中的识别错误问题，有效提高。 2.2 车牌识别技术的研究意义

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了，图像特征检测的方法很多，又加上各种算法的变形，所以难以在短时间内全面的了解，只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说，图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰，本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式，列出了主体的框架，后面还有许多地方需要增加与修改，例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面，后面会增一些具有实际代码的例子，尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：

常见科属特征识别及代表植物(精排版)

常见科属特征识别及代表植物 一、裸子植物： 用种子进行繁殖（又称种子植物），因胚珠或种子外没有象被子植物那样的子房包着，故称裸子植物，在世代交替中，配子体已经不能独立生活，只能寄生在孢子体上，而孢子体发达具强大的根、茎、叶等营养器官对陆地的适应性强。 1、苏铁科： 苏铁属：茎干粗短，不分枝或少分枝。叶有两种：一为呈褐色的鳞片状叶，其外有粗糙绒毛；一为生于茎端呈羽状的营养叶。雌雄异株，各成顶生大头状花序，雄球花序的小孢子叶呈螺旋状排列，小孢子叶扁平鳞片状或盾状；雌球花序的大孢子叶呈扁平状，全体密被黄褐色绒毛，上部呈羽状分裂。 代表植物：苏铁、华南苏铁等。 2、银杏科： 银杏属：枝有长、短枝之分，一年生的长枝呈浅棕黄色，后则变为灰白色，并有细纵裂纹，短枝密被叶痕。叶扇形，有二叉状叶脉，顶端常２裂，基部楔形，有长柄；互生于长枝而簇生于短枝上。雌雄异株，雌花生于短枝顶端的叶腋或苞腋；雄球花４－６朵，无花被，长圆形，下垂，呈柔荑花序状。 代表植物：银杏。 3、南洋杉科：

南洋杉属：大枝轮生，叶螺旋状互生，雌雄异株，雄球花单生或簇生叶腋，或生枝顶；雌球花单生枝顶。 代表植物：南洋杉、诺福克南洋杉、大叶南洋杉。 4、松科： ①雪松属：枝有长枝、短枝之分。叶针状，通常三棱形，坚硬，在长枝上螺旋状排列，在短枝上簇生状，叶灰绿色。雌雄异株，雌雄球花异枝。代表植物：雪松。 ②松属：大枝轮生，叶有两种，一种为原生叶，呈褐色鳞片状，单生于长靶上，除在幼苗期外，退化成苞片；另一种为次生叶，针状，常２针、３针或５针为一束，生于苞片的腋内极不发达的短枝顶端，每束针叶基部为８－１２个芽鳞组成的叶鞘所包围，宿存或早落。雌雄同株；花单性，雄球花多数，聚生于新梢下部，呈橙色；雌球花单生或聚生于新梢的近顶端处。 代表植物：五针松、马尾松。 5、杉科： 树干端直，树皮裂成长条片脱落；大枝轮生或近轮生；树冠尖塔形或圆锥形。叶螺旋状互生。雌雄同株，单性；雄球花单生、簇生或成圆锥花序状；雌球花单生顶端。 代表植物：杉木、柳杉、池杉、水杉。 6、柏科： ①侧柏属：幼树树冠尖塔形，老树广圆形；大枝斜出；小枝直展，无白粉。叶为鳞片状。雌雄同株，单性，雌球花单生小枝顶端，雄球花有６对雄蕊；球果卵形，熟前绿色，肉质，种鳞顶端反尖头，成熟后变木质，开裂，红褐色。

语音识别方法及发展趋势分析

语音识别改进方法及难点分析 ——《模式识别》结课小论文 学院：化工与环境学院 学号：2120151177 姓名：杜妮

摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能程度也越来越高，作为人工智能的一部分——模式识别也在模型和算法上愈发成熟。本文根据近105年文献，分析最新声音识别的方法和应用。 关键字：模式识别声音识别方法应用 随着人工智能的迅速发展，语音识别的技术越来越成为国内外研究机构的焦点。人们致力于能使机器能够听懂人类的话语指令，并希望通过语音实现对机器的控制。语音识别的研究发展将在不远的将来极大地方便人们的生活。 语音识别大致的流程包括：特征提取、声学模型训练、语音模型训练以及识别搜索算法。作为一项人机交互的关键技术，语音识别在过去的几十年里取得了飞速的发展，人们在研究和探索过程中针对语音识别的各部流程进行了各种各样的尝试和改造，以期发现更好的方法来完成语音识别流程中的各步骤，以此来促进在不同环境下语音识别的效率和准确率。本文通过查阅近10年国内外文献，分析目前语音识别流程中的技术进展和趋势，并在文章最后给出几项语音识别在日常生活中的应用案例，从而分析语音识别之后的市场走势和实际利用价值。 一、语音识别的改进方法 (一)特征提取模块改进 特征提取就是从语音信号中提取出语音的特征序列。提取的语音特征应该能完全、准确地表达语音信号，特征提取的目的是提取语音信号中能代表语音特征的信息，减少语音识别时所要处理的数据量。语音信号的特征分析是语音信号处理的前提和基础，只有分析出可以代表语音信号本质特征的参数，才能对这些参数进行高效的语音通信，语音合成，和语音识别等处理，并且语音合成的好坏，语音识别率的高低，也都取决于语音特征提取的准确性和鲁棒性。目前，针对特定应用的中小词汇量、特定人的语音识别技术发展已较为成熟，已经能够满足通常应用的要求，并逐步投入了实用。而非特定人、大词汇量、连续语音识别仍是

主要电力设备故障图像特征及识别方法研究改

摘要 摘要内容 伴随着我国电网规模的日益加大,各类变电设备的运作状态是促使其安全高效运行的最为主要的因素之一。对于各类变电设备的在线状态监测系统的推广越来越发普及。研究基于图像特征的电力设备自动故障识别具有重要意义。 本文对各类主要电力设备，研究各类变电设备故障识别分类及相应故障的图像特征，以及基于红外与紫外图像特征的故障识别方法。对于紫外放电成像技术图像的处理与特征提取，本文从紫外成像技术的基本原理出发，在讲解紫外放电图片特性的基础上，对紫外放电图像使用灰度化预处理，以及应用中值滤波等方法对图像进行降噪。并通过canny算子边缘检测计算紫外光斑面积判断是否发生放电故障。针对红外故障图像，本文在红外成像原理的基础上，对红外图像进行超像素分割及HSV空间颜色提取，对应用卷积神经网络对红外故障图像故障区域检测进行理论上的研究。 关键词：红外成像紫外成像图像处理

ABSTRACT With the increasing scale of China's power grid, the operation of various types of substation equipment is one of the most important factors to promote the safe and efficient operation. The popularization of the on-line condition monitoring system for all kinds of transformer equipment is becoming more and more popular. Research on image feature based automatic fault recognition of power equipment is of great significance. In this paper, various types of main power equipment, the study of various types of substation equipment fault identification and classification of image features, as well as infrared and ultraviolet image features based on fault identification method. For ultraviolet discharge imaging technique to image processing and feature extraction, this paper from the basic principle of UV imaging technology of on the explanation of the ultraviolet discharge picture characteristics based and discharge on the UV image using grayscale preprocessing and application of median filtering method of image in noise reduction. And through the Canny operator edge detection to determine whether the area of the UV spot to determine whether the discharge fault. Aiming at the

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势

遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势

遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台

上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状

车牌识别系统的研究背景意义及国内外研究现状 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 1.2 车牌识别系统简介 2 车牌识别系统的国内外现状 3车牌识别难点 1车牌识别系统的背景 1.1 车牌识别系统的背景及研究意义 随着经济社会的迅猛发展，人们的生活水平的提高，机动车辆的数量也越来越多。为了提高车辆的管理效率，缓解公路上的交通压力，我们必须找到一种解决方案。而作为汽车“身份证”的汽车车牌，是在公众场合能够唯一确定汽车身份的凭证。我们可以以此为依据，设计一种车牌识别系统监控各个车辆的情况。为此，我国交通管理部门对汽车车牌的管理非常重视并制定了一套严格的管理法规。其中对汽车车牌的制作、安装、维护都要求由制定部门统一进行管理。在此基础上，如果研制出一种能在公众场合迅速准确地对汽车牌照进行自动定位识别的系统(CPR)，那么这将是一件非常有意义的工作，并将极大地提高汽车的安全管理水平及管理效率。 车辆牌照定位与识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一, 该技术应用范围非常广泛, 其中包括: (1) 交通流量检测； (2)交通控制与诱导；(3) 机场、港口等出入口车辆管理；(4) 小区车辆管理； (5) 闯红灯等违章车辆监控；(6) 不停车自动收费；(7) 道口检查站车辆监控； (8) 公共停车场安全防盗管理；(9) 计算出行时间；(10) 车辆安全防盗、查堵指定车辆等。其潜在市场应用价值极大，有能力产生巨大的社会效益和经济效益。如图1所示，LPR[1]的部分应用： 图1 LPR在收费口、道路监控和停车管理中的应用 近些年,计算机的飞速发展和数字图像技术的日趋成熟，为传统的交通管理

常见植物识别要点说明

常见植物识别要点 Ⅳ、被子植物门ANGLOSPERMAE 木兰纲（双子叶植物）A、木兰亚纲Magnolloldeae 一、木兰科Magnoliaceae 鹅掌楸Liriodendron chinense (Hemsl . ) Sarg 乔木。单叶互生。叶片马褂状，叶背有白粉。聚合果纺锤形，由具翅的小坚果组成。花期5月，果期9－10月。 1、紫玉兰[Magnolia liliflora Desr] 灌木。叶椭园形，先端急尖或渐尖。花紫色。 2、白玉兰[M denudata] 乔木。冬芽密生灰绿黄色长绒毛。小枝灰褐色。叶倒宽卵形，先端突尖。花白色，生于枝顶。果柄有毛，聚合骨突果。 3、广玉兰[M. grandiflora] 常绿乔木。芽、叶的下面及叶柄均被绣褐色或灰黄色的绒毛。单叶互生，叶厚而草质。花单生于枝顶，白色，具香气。聚合果呈园柱状卵形。 4、含笑[Mi chelia figo (Lour.) Spreng] 常绿灌木。树皮褐色，芽、枝、叶柄及花梗密生绣褐色绒毛。单叶互生，基部楔形。花单生于叶腋，淡黄色，聚合果卵园形或园形，顶端有短啄。 二、腊梅科Calycanthaceae 5、腊梅[ Chimonanthus praecox (L.) Link] 落叶灌木。叶对生，近草质，较粗糙。芽具多数复瓦状的鳞片。花芳香，腊月

叶落后开花。 三、樟科Lauraceae 6、樟[Cinnamomum camphora (L.) Presl] 常绿。枝叶具樟脑气。单叶互生，全缘或略带波状，有离基三出脉，脉腋间有明显的褐色腺点。 7、山胡椒[ Lindera glaucac (Sleb. et Zucc) Bl] 落叶小乔木。单叶互生，全缘，背面密生白毛。叶揉破后有特殊香味，叶经冬枯死而不落。 8、乌药[L. strychnifolia ( Sieb. et Zucc) villar] 草叶，三出脉，尾尖。 9、檫木[Sassafras tsumu Hemsl] 落叶乔木。单叶互生，叶片形状多种，质薄，羽状脉或三出脉，叶三裂。顶生总状花序先叶开放，花小黄色。 10、白楠[Phoebe neurantha Gamble] 11、大叶楠[Machilus ichangendid Rehd] 12、山橿[Lindera reflexa Hemsl] 13、山鸡椒[Litsea cubeba Pers] 四、马兜铃科Aristolochiaceae 14、马兜铃[Aristolochia debilis Sieb. et Zucc] 草质滕木。茎表面有回旋状棱条。单叶互生，三角形、矩园形至卵状披针形，基部心形，花单生于叶腋。 根2两，水煎服，红糖为引，治高血压。

遥感图像分类方法研究综述

第2期,总第64期国　土　资　源　遥　感No.2,2005　2005年6月15日RE MOTE SENSI N G F OR LAND&RES OURCES Jun.,2005　 遥感图像分类方法研究综述 李石华1,王金亮1,毕艳1,2,陈姚1,朱妙园1,杨帅3,朱佳1 (1.云南师范大学旅游与地理科学学院,昆明　650092;2.云南省寄生虫病防治所,思茅　665000; 3.云南开远市第一中学,开远　661600) 摘要:综述了遥感图像监督分类和非监督分类中的各种方法,介绍了各种方法的优缺点、适用领域和应用情况,并作了简单评述,最后,展望了遥感图像分类方法研究发展方向和研究热点。 关键词:遥感;图像分类;分类方法 中图分类号:TP751　文献标识码:A 文章编号:1001-070X(2005)02-0001-06 0　引言 随着卫星遥感和航空遥感图像分辨率的不断提 高,人们可以从遥感图像中获得更多有用的数据和 信息。由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处 理提出了不同的要求,所以图像处理中重要的环 节———图像分类也就显得尤为重要,经过多年的努 力,形成了许多分类方法和算法。本文较全面地综 述了这些分类方法和算法,为遥感图像分类提供理 论指导。 1　遥感图像分类研究现状 在目前遥感分类应用中,用得较多的是传统的 模式识别分类方法,诸如最小距离法、平行六面体 法、最大似然法、等混合距离法(I S OM I X)、循环集群 法(I S ODAT A)等监督与非监督分类法。其分类结果 由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”、 “异物同谱”现象的存在,往往出现较多的错分、漏分 现象,导致分类精度不高[1]。随着遥感应用技术的 发展,傅肃性等对P.V.Balstad(1986)利用神经网络 进行遥感影像分类的研究情况以及章杨清等在利用 分维向量改进神经网络在遥感模式识别中的分类精 度问题作了阐述[2], 孙家对M.A.Friedl(1992)和 C.E.B r odley(1996)研究的大量适用于遥感图像分类的决策树结构作了阐述[3],尤其是近年来针对高光谱数据的广泛应用,各种新理论新方法相继涌现,对传统计算机分类方法提出了新的要求[4,5]。 2　基于统计分析的遥感图像分类方法 2.1　监督分类 监督分类是一种常用的精度较高的统计判决分类,在已知类别的训练场地上提取各类训练样本,通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则,从而把图像中的各个像元点划归到各个给定类的分类方法[2,3,6,7]。常用的监督分类方法有:K邻近法(K-Nearest Neighbor)、决策树法(Decisi on Tree Classifi2 er)和贝叶斯分类法(Bayesian Classifier)。主要步骤包括:①选择特征波段;②选择训练区;③选择或构造训练分类器;④对分类精度进行评价。 最大似然分类法(MLC)是遥感分类的主要手段之一。其分类器被认为是一种稳定性、鲁棒性好的分类器[8]。但是,如果图像数据在特征空间中分布比较复杂、离散,或采集的训练样本不够充分、不具代表性,通过直接手段来估计最大似然函数的参数,就有可能造成与实际分布的较大偏差,导致分类结果精度下降。为此,不少学者提出了最大似然分类器和神经网络分类器。改进的最大似然分类器多采用Gauss光谱模型作为条件概率密度函数模型,其中最简单的是各类先验概率相等的分类器(即通常所说的最大似然分类器),复杂的有Ediri w ickre ma等提出的启发式像素分类估计先验概率法。Mclachlang J 收稿日期:2004-11-23;修订日期:2005-03-15 基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2003CB41505-11)、国家自然科学基金项目(40361007)和云南省自然科学基金项目(2002D0036M和2003C0030Q)资助。

图像特征提取及识别过程

摘要 纹理特征是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。 本文在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述和分类，最后重点研究了基于灰度共生矩阵的图像纹理提取方法，研究如何有效地提取图像纹理特征来对图像进行描述，通过特征值来对图像进行识别。 灰度共生矩阵是一种简单有效的图像纹理特征描述方法，该方法的优势在于：它能利用了图像中像素相对位置的空间信息更加准确地描述图像的纹理，本文就是利用图像灰度共生矩阵的这一特性，从该矩阵中提取相应的统计参量作为纹理特征来实现对图像的识别。 关键字：灰度共生矩阵，纹理特征提取，图像识别

ABSTRACT Texture is a kind of important visual clues in images , it is widespread but cannot easy to be described . Texture classification and segmentation is a enduring popular research field in image processing area. Texture feature extraction has been the focus of attention,due to its priority to texture classification and image segmentation. all sorts of texture feature extraction methods has been emerged in endlessly. On the basis of extensive literature investigation, we review the texture feature extraction methods, analyze the development of the research status of the texture feature extraction methods and make a comprehensive review of its classification . Finally ,based on gray symbiotic matrix image problem extraction methods,we research how to effectively extract image texture feature described by the image characteristic value to image recognition. Graylevel co-occurrence matrix is a simple and effective image texture description method.This method's advantage is: it can use the image pixels relative positions of the spatial information more to accurately describe the texture image.This paper use the graylevel co-occurrence matrix of the properties to extract statistics from the matrix corresponding as texture feature parameters to realize image recognition. KEY WORDS: graylevel co-occurrence matrix, texture feature extraction, image recognition

遥感图像分类方法综述

遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised

《语音识别入门教程》

语音识别入门（V1.0） 丁鹏、梁家恩、苏牧、孟猛、李鹏、王士进、王晓瑞、张世磊 中科院自动化所高创中心，北京，100080 【摘要】本文主要以剑桥工程学院（CUED）的语音识别系统为例，并结合我们实验室自身的研究与开发经验，讲述当前主流的大词汇量连续语音识别系统（LVCSR）的框架和相关技术，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 【关键词】语音识别，HTK，LVCSR，SRI 1. 引言 语音识别技术发展到今天，取得了巨大的进步，但也存在很多的问题。本文主要以CUED 的语言识别系统为例，说明LVCSR系统技术的最新进展和研究方向，对实验室的同学进行一个普及和入门引导。 1.1 国际语音识别技术研究机构 （1）Cambridge University Engineering Department (CUED) （2）IBM （3）BBN （4）LIMSI （5）SRI （6）RWTH Aachen （7）AT&T （8）ATR （9）Carnegie Mellon University (CMU) （10）Johns Hopkins University (CLSP) 1.2 国际语音识别技术期刊 （1）Speech Communication （2）Computer Speech and Language (CSL) （3）IEEE Transactions on Speech and Audio Processing 1.3 国际语音识别技术会议 （1）ICASSP（International Conference on Acoustic, Speech and Signal Processing）每年一届，10月截稿，次年5月开会。 （2）ICSLP（International Conference on Spoken Language Processing） 偶数年举办，4月截稿，9月开会。

SVM分类方法在人脸图像分类中的应用

SVM分类方法在人脸图像分类中的应用 摘要：本文首先简要综述了人脸识别技术中不同的特征提取方法和分类方法；然后介绍了支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则以及其在人脸分类识别中了应用，最后通过在构建的人脸库上的仿真实验观测观测不同的特征提取方法对人脸识别率的影响、不同的学习样本数对人脸识别率的影响、支持向量机选用不同的核函数后对人脸识别率的影响、支持向量机选用不同的核参数后对人脸识别率的影响。 一、人脸识别简介 人脸识别也就是利用计算机分析人脸图象，进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。人脸识别技术应用背景广泛，可用于公安系统的罪犯身份识别、驾驶执照及护照等与实际持证人的核对、银行及海关的监控系统及自动门卫系统等。 常见的人脸识别方法包括基于KL变换的特征脸识别、基于形状和灰度分离的可变形模型识别、基于小波特征的弹性匹配、基于传统的部件建模识别、基于神经网络的识别、基于支持向量机的识别等。其中特征脸方法、神经网络方法、基于支持向量机的方法等是基于整体人脸的识别，而基于提取眼睛等部件特征而形成特征向量的方法就是基于人脸特征的识别。 虽然人类的人脸识别能力很强，能够记住并辨别上千个不同人脸，可是计算机则困难多了。其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄增长而变化；人脸所成图象受光照、成象角度及成象距离等影响；而且从二维图象重建三维人脸是病态过程，目前尚没有很好的描述人脸的三维模型。另外，人脸识别还涉及到图象处理、计算机视觉、模式识别以及神经网络等学科，也和人脑的认识程度紧密相关。这诸多因素使得人脸识别成为一项极富挑战性的课题。 通常人类进行人脸识别依靠的感觉器官包括视觉、听觉、嗅觉与触觉等。一般人脸的识别可以用单个感官完成，也可以是多感官相配合来存储和检索人脸。而计算机的人脸识别所利用的则主要是视觉数据。另外计算机人脸识别的进展还受限于对人类本身识别系统的认识程度。研究表明，人类视觉数据的处理是一个

车牌识别技术研究实现

车牌识别技术研究与实现 姓名：李罗川 学号：ZY1403222 完成时间：2015年05 月06 日

目录 1车牌识别技术研究背景与意义 (1) 1.1背景 (1) 1.2解决的问题 (1) 2现状与前景 (3) 3具体实现 (5) 3.1原理方法 (5) 3.2关键步骤与算法 (5) 3.2.1 车牌定位 (5) 3.2.2 车牌字符分割 (10) 3.2.3 车牌字符识别算法的研究 (12)

1车牌识别技术研究背景与意义 1.1背景 近年来,车辆数量和交通设施随着经济的快速增长而增长,但是交通设施的增长速度远远落后于车辆数量的增长速度,这引发了交通拥堵、交通事故、环境污染等难题。为了在根本上解决交通难题,世界各国纷纷利用先进的信息技术研究智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称 ITS)。智能交通系统是一种充分利用各种先进的高新技术来实现实、准确、高效的交通管理系统,使交通更畅通更安全;它也是一种交通信息服务系统,使人们出行更方便更快捷。随着智能交通系统的快速发展,智能交通系统已经融入人们的日常生活,使人们的生活越来越方便。 随着计算机技术、通讯技术和计算机网络技术的发展，自动化的信息处理水平和能力不断提高，各种各样的交通系统应运而生，如电子警察系统、道路收费、车载导航系统、全球定位系统、车辆自动识别系统等都在为交通运输服务，对交通控制、安全管理的要求也越来也高，ITS（智能交通系统）已成为当前交通管理发展的主要方向。车辆是智能交通系统中的重点研究对象,每辆车都有自身唯一的车牌号码,车牌号码反映了车辆信息以及关联着车主信息,通过车牌号码可以记录对应车辆的交通行为,因此,车牌识别技术是智能交通系统中最核心最基础的技术之一,决定着智能交通系统的发展速度和技术水平。作为智能交通系统中的一种核心技术和关键环节，车牌识别技术的深入研究不但具有较高的理论价值，也具有很高的实用经济价值，极大的推动了整个智能交通系统的发展。 1.2解决的问题 车牌识别技术可以实现自动登记车辆“身份”,已经被广泛应用于各种交通场合,对“平安城市”的建设有着至关重要的作。具体概括如下: (1)电子警察系统 电子警察系统作为一种抓拍车辆违章违规行为的智能系统,大大降低了交通管理压力。随着计算机技术和CCD技术的发展,目前电子警察系统已经是一种纯视频触发的高清抓拍系统,可以完成多项违章抓拍功能,其中包括违章闯红灯抓拍功能、违章不按车道行驶抓拍功能、违章压线变道抓拍功能、违章压双黄线抓

实验二常见植物识别与样方调查

实验二常见植物识别与样方调查 1实验要求 1、认识150～200种实验地区常见的园林植物，掌握植物标本的采集、压制、记载、定名的基本方法； 2、掌握植被野外调查的基本方法； 3、能初步分析植被与环境要素（如坡度、海拔、土壤、小地形等）之间的关系； 4、掌握实验区植被分布规律，对实验区地理格局有初步的认识。 2实验必备工具 1、大皮尺（50米）、标本夹、枝剪、罗盘、放大镜、望远镜（除望远镜外以上工具每组必备一份） 2、样方本、标签、钢卷尺、实验地区植物检索表（或植物志）（以上工具每组必备若干） 3、野外记录簿、橡皮、小刀、铅笔（以上工具人手一份） 3 样方法简介 如何测定植物群落的种类组成以及评价它们在群落中所起的作用一直是群落生态学研究的重要内容。 为了分析组成某一植物群落的种类，必须在该植物群落分布的范围内选取一定数目的样地进行统计，这种方法称为样地法。一般说来，样地应该选择在植物分布比较均匀、有代表性的地段。取样可以分为主观取样和客观取样两种。主观取样一般是在对一定地区的植物群落有充分了解的基础上，根据研究者的研究目的进行的。客观取样又可以分为规则取样和随机取样两种，这种方法一般用于研究者对当地植物群落缺乏了解，或研究者需要用概率统计的手段来支持他们的结论时。 (1)样地设置 样地形状可以是方形的或圆形的，前者称为样方法。样地的大小一般需要事先进行实验。对于草本群落，一般最初用10cm×10cm的面积，对于森林群落，一般最初用5m×5m或者更大的面积，登记这一面积内所有的植物种类，然后按照一定顺序，扩大样地边长，每扩大一次，登记新增加的种类，扩大样地的方式如图2-1所示。 随着样地面积的增大，种类数目逐渐增加。在一定的样地面积以上，种类数目基本保持稳定（图2-2）。我们把植物种数不再有明显增加时的样地面积称为

模式识别及其在图像处理中的应用

模式识别及其在图像处理中的应用 摘要：随着计算机和人工智能技术的发展，模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法（统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络）及其存在的问题，并且对近年来模式识别的新进展——支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结，最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词：模式识别；图像处理；特征提取；识别方法

模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现和人工智能的发展，模式识别在60年代初迅速发展成一门学科。它所研究的理论和方法在很多学科和领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。图像处理就是模式识别方法的一个重要领域，目前广泛应用的文字识别（ MNO）就是模式识别在图像处理中的一个典型应用。 1.模式识别的基本框架 模式识别在不同的文献中给出的定义不同。一般认为，模式是通过对具体的事物进行观测所得到的具有时间与空间分布的信息，模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类，其中个别具体的模式往往称为样本。模式识别就是研究通过计算机自动地（或者人为进行少量干预）将待识别的模式分配到各个模式类中的技术。模式识别的基本框架如图1所示。 根据有无标准样本，模式识别可分为监督识别方法和非监督识别方法。监督识别方法是在已知训练样本所属类别的条件下设计分类器，通过该分类器对待识样本进行识别的方法。如图1，标准样本集中的样本经过预处理、选择与提取特征后设计分类器，分类器的性能与样本集的大小、分布等有关。待检样本经过预处理、选择与提取特征后进入分类器，得到分类结果或识别结果。非监督模式识别方法是在没有样本所属类别信息的情况下直接根据某种规则进行分类决策。应用于图像处理中的模式识别方法大多为有监督模式识别法，例如人脸检测、车牌识别等。无监督的模式识别方法主要用于图像分割、图像压缩、遥感图像的识别等。

语音识别的非线性方法

52国家自然科学基金资助项目.收文日期:1997年6月12日(June 12,1997) ΞV ol.3N o.1M arch 1998 电路与系统学报JOURNAL OF CIRCUIT S AND S Y S TEMS 第3卷第1期 1998年3月Ξ 语音识别的非线性方法董远胡光锐 (上海交通大学电子工程系,上海,200030) 【摘要】语音信号是一个复杂的非线性过程,这使得基于线性系统理论发展起来的传统语音识别技术性能难以进一步提高。近年来人们开始逐渐重视非线性理论在语音识别技术中的应用。本文概括地介绍了非线性理论在语音识别技术中的所取得的成果和发展方向,除了涉及较为流行的隐马尔柯夫过程和人工神经网络在语音识别中的应用外,文中着重论述了近年来发展迅猛的混沌、分形理论在语音识别中的应用,本文最后还提到了不可忽视的分形理论在语音编码中的应用。 【关键词】语音识别,隐马尔柯夫过程,人工神经网络,混沌,分形,迭代函数系统,语音编码 Non 2linear Methods for S p eech Reco g nition D on g Y uan Hu G uan g rui (De p t.of E lectronic En g ineerin g ,Shan g hai Jiaoton g Universit y ,Shan g hai ,200030) Abstract :S p eech si g nal is traditionall y treated as a linear p rocess.H ow ever ,it is indicated b y extensive research that the s p eech si g nals are actuall y com p licated non 2linear p rocesses.T o im p rove the reco g nition rate ,recent research ef 2fort has started to m i g rate to anal y ze s p eech si g nal usin g non 2linear theor y .T his article summ arizes the new develo p m ent in this area.Besides HM M and ANN ,which have been w idel y used b y m an y authors ,this p a p er introduces in p articular a series of fast g row in g non 2linear such as chaotic and fractal theories and their a pp lications in s p eech reco g nition and codin g . K e y w ords :s p eech reco g nition ,HM M ,ANN ,chaos ,fractal ,IFS ,s p eech codin g 引言 语音识别技术自本世纪五十年代起步发展至今已四十多年,取得了很大的进步,语音识别的研究愈来愈受到人们的重视。 语音信号处理分别基于确定性线性系统理论和不确定性非线性系统理论。80年代的子词单元、多级识别、多模板和聚类技术、连续语音匹配技术等语音识别方法都是基于线性系统理论。经研究表明,语音信号是一个复杂的非线性过程,这使得基于线性系统理论发展起来的传统语音识别技术性能难以进一步提高。近年来发展起来并逐渐完善的非线性科学为语音识别技术的发展带来了新的生机。 1语音识别与隐马尔柯夫过程(HM M ) 在传统的线性理论难以使得语音识别技术进一步提高时,随着对隐马尔柯夫模型(HM M )的重新认识和广泛应用,掀起了语音识别研究的一个热潮[1]。 语音信号是短时平衡的随机信号,在足够小时音段上语音信号的特性近似稳定,就整个语音序列而言,它可以看成是依次从相对稳定的某一状态过渡到另一状态。尽管如此,语音信号序列用一个按预定顺序排列的状态转移过程来描述是不够充分的,因为不同发音人、不同的发音环境、不同的发音时间发