工業(yè)機(jī)器人視覺技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用 課件 3-6圖像分析的應(yīng)用領(lǐng)域_第1頁
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文檔簡介

圖像分析的應(yīng)用領(lǐng)域一、人臉識別二、指紋識別三、光學(xué)字符識別四、手寫識別1/19一人臉識別廣義的人臉識別實(shí)際包括構(gòu)建人臉識別系統(tǒng)的一系列相關(guān)技術(shù),包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預(yù)處理、身份確認(rèn)以及身份查找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進(jìn)行身份確認(rèn)或者身份查找的技術(shù)或系統(tǒng)。人臉識別是一項(xiàng)熱門的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域,它屬于生物特征識別技術(shù),是對生物體(一般特指人)本身的生物特征來區(qū)分生物體個(gè)體。生物特征識別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音(語音)、體形、個(gè)人習(xí)慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等,相應(yīng)的識別技術(shù)就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網(wǎng)膜識別、語音識別(用語音識別可以進(jìn)行身份識別,也可以進(jìn)行語音內(nèi)容的識別,只有前者屬于生物特征識別技術(shù))、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。2/19一人臉識別(1)人臉識別的優(yōu)勢人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個(gè)體察覺的特點(diǎn)。所謂自然性,是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進(jìn)行個(gè)體識別時(shí)所利用的生物特征相同(人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的)。另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等,而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性,因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^此類生物特征區(qū)別個(gè)體。不被察覺的特點(diǎn)對于一種識別方法也很重要,這會(huì)使該識別方法不令人反感,并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛蝗菀妆黄垓_。人臉識別具有這方面的特點(diǎn),它完全利用可見光獲取人臉圖像信息,而不同于指紋識別或者虹膜識別,需要利用電子壓力傳感器采集指紋,或者利用紅外線采集虹膜圖像,這些特殊的采集方式很容易被人察覺,從而更有可能被偽裝欺騙。3/19一人臉識別(2)技術(shù)困難雖然人臉識別有很多其他識別無法比擬的優(yōu)點(diǎn),但是它本身也存在許多困難。人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來的。人臉在視覺上的特點(diǎn)是:不同個(gè)體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對于利用人臉進(jìn)行檢測區(qū)域定位是有利的,但是對于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內(nèi)和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡、拍攝的姿態(tài)角度等多方面因素的影響。4/19一人臉識別(3)技術(shù)細(xì)節(jié)一般來說,人臉識別過程包括圖像攝取、人臉定位、圖像預(yù)處理、以及人臉識別(身份確認(rèn)或者身份查找)。系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像,以及人臉數(shù)據(jù)庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼,而其輸出則是一系列相似度得分,表明待識別的人臉的身份。目前人臉識別的算法可以分類為:基于人臉特征點(diǎn)的識別算法(feature-basedrecognitionalgorithms);基于整幅人臉圖像的識別算法(appearance-basedrecognitionalgorithms);基于模板的識別算法(template-basedrecognitionalgorithms);利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別的算法(recognitionalgorithmsusingneuralnetwork);利用支持向量機(jī)進(jìn)行識別的算法(recognitionalgorithmsusingSVM)。5/19一人臉識別(4)發(fā)展與應(yīng)用人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代,80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高,而真正進(jìn)入初級的應(yīng)用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主。人臉識別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有尖端的核心算法,并使識別結(jié)果具有實(shí)用化的識別率和識別速度。人臉識別系統(tǒng)集成了人工智能、機(jī)器識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù),同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn),是生物特征識別的最新應(yīng)用,其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。6/19一人臉識別人臉識別的應(yīng)用主要有:門禁系統(tǒng):受安全保護(hù)的地區(qū)可以通過人臉識別辨識試圖進(jìn)入者的身份,比如監(jiān)獄、看守所、小區(qū)、學(xué)校等;攝像監(jiān)視系統(tǒng):在例如銀行、機(jī)場、體育場、商場、超級市場等公共場所對人群進(jìn)行監(jiān)視,以達(dá)到身份識別的目的,例如在機(jī)場安裝監(jiān)視系統(tǒng)以防止恐怖分子登機(jī);網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用:利用人臉識別輔助信用卡網(wǎng)絡(luò)支付,以防止非信用卡的擁有者使用信用卡,社保支付防止冒領(lǐng)等;學(xué)生考勤系統(tǒng):香港及澳門的中、小學(xué)已開始將智能卡配合人臉識別來為學(xué)生進(jìn)行每天的出席點(diǎn)名記錄;相機(jī):新型的數(shù)碼相機(jī)已內(nèi)建人臉識別功能以輔助拍攝人物時(shí)對焦;智能手機(jī):解鎖手機(jī)、識別使用者。7/19二指紋識別指紋識別技術(shù)是一種生物識別技術(shù),指紋識別系統(tǒng)是一套包括指紋圖像獲取、處理、特征提取和比對等模塊的模式識別系統(tǒng)。常用于需要人員身份確認(rèn)的場所,如門禁系統(tǒng)、考勤系統(tǒng)、筆記本電腦、銀行內(nèi)部處理、銀行支付等。指紋是靈長類手指末端指腹上由凹凸的皮膚所形成的紋路,也可指這些紋路在物體上印下的印痕。紋路的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)有起點(diǎn)、終點(diǎn)、結(jié)合點(diǎn)和分叉點(diǎn)。由于每個(gè)人的指紋并不相同,同一人的不同手指的指紋也不一樣,指紋識別就是通過比較這些細(xì)節(jié)特征的區(qū)別來進(jìn)行鑒別。8/19二指紋識別(1)歷史指紋由于具有個(gè)體差異性及穩(wěn)定性,早在中國古代便用于身份確認(rèn),當(dāng)時(shí)人們以指紋或手印畫押。在西方,1890年代以后警察逐漸將指紋作為辨認(rèn)罪犯的方法之一。1960年代隨著電腦技術(shù)的發(fā)展,美國聯(lián)邦調(diào)查局和法國巴黎警察局等開始研究電腦指紋識別技術(shù)。1990年代用于個(gè)人身份鑒別的自動(dòng)指紋識別系統(tǒng)開發(fā)完成并推廣應(yīng)用。9/19二指紋識別(2)分析步驟指紋識別系統(tǒng)通常包括以下幾部分:圖像獲?。和ㄟ^專門的指紋采集或掃描儀、數(shù)字相機(jī)、智能手機(jī)等獲取指紋圖像。根據(jù)采集指紋面積大體可以分為滾動(dòng)捺印指紋和平面捺印指紋,公安行業(yè)普遍采用滾動(dòng)捺印指紋;圖像壓縮:將指紋數(shù)據(jù)庫的圖像經(jīng)過壓縮后存儲(chǔ),主要方法為轉(zhuǎn)換為JPEG、WSQ、EZW等文件。目的是減少存儲(chǔ)空間。其中,EZW被列入中國公安部刑偵領(lǐng)域指紋圖像壓縮的國家標(biāo)準(zhǔn);圖像處理:指紋區(qū)域檢測、圖像質(zhì)量判斷、方向圖和頻率估計(jì)、圖像增強(qiáng)、指紋圖像二值化和細(xì)化等;指紋形態(tài)和細(xì)節(jié)特征提?。韩@取指紋特征并提取交下一步分析。指紋形態(tài)特征包括中心(上、下)和三角點(diǎn)(左、右)等,細(xì)節(jié)特征點(diǎn)主要包括紋線的起點(diǎn)、終點(diǎn)、結(jié)合點(diǎn)和分叉點(diǎn);指紋比對:對比兩個(gè)以上指紋以分析是否為同一指紋來源。10/19二指紋識別(3)指紋識別技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域疑犯指紋對比;電腦使用者身份確認(rèn);兒童指紋數(shù)據(jù)庫。11/19三光學(xué)字符識別光學(xué)字符識別(OpticalCharacterRecognition,OCR)是指對文本資料的圖像文件進(jìn)行分析識別處理,獲取文字及版面信息的過程。OCR的概念是在1929年由德國科學(xué)家Tausheck最先提出來,并申請了專利。后來美國科學(xué)家Handel也提出了利用技術(shù)對文字進(jìn)行識別的想法。中國最早的OCR商業(yè)應(yīng)用是由科學(xué)家王慶人教授在南開大學(xué)開發(fā)出來的,并在美國市場投入商業(yè)使用。12/19三光學(xué)字符識別OCR的識別過程:①圖像輸入、圖像預(yù)處理:對于不同的圖像格式,有著不同的存儲(chǔ)格式,不同的壓縮方式,目前有OpenCV、CxImage等開源項(xiàng)目。圖像預(yù)處理主要包括二值化,噪聲去除,傾斜校正等;②噪聲去除:對于不同的文檔,對噪聲的定義可以不同,根據(jù)噪聲的特征進(jìn)行去噪;③傾斜校正:由于一般的用戶在拍照文檔時(shí)都比較隨意,因此拍照出來的圖片不可避免的產(chǎn)生傾斜,這就需要文字識別軟件進(jìn)行較正;④版面分析:將文檔圖片分段落,分行的過程就叫做版面分析,由于實(shí)際文檔的多樣性、復(fù)雜性,因此,目前還沒有一個(gè)固定的,最優(yōu)的切割模型;13/19三光學(xué)字符識別⑤字符切割:由于拍照條件的限制,經(jīng)常造成字符粘連,斷筆,因此極大限制了識別系統(tǒng)的性能。⑥字符識別:早期的方式有模板匹配,后來以特征提取為主,由于文字的位移、筆畫的粗細(xì)、斷筆、粘連、旋轉(zhuǎn)等因素的影響,極大影響特征的提取的難度;⑦版面還原:人們希望識別后的文字,仍然像原文檔圖片那樣排列著,段落不變,位置不變,順序不變地輸出到Word文檔、PDF文檔等,這一過程就叫做版面還原;⑧后處理、校對:根據(jù)特定的語言上下文的關(guān)系,對識別結(jié)果進(jìn)行校正,就是后處理。14/19四手寫識別手寫識別(Handwritingrecognition)是計(jì)算機(jī)在紙、照片、觸摸屏或其他設(shè)備中接收并識別人手寫的文字等信息的技術(shù),主要應(yīng)用于光學(xué)字符識別技術(shù)(OCR)。15/19四手寫識別(1)離線手寫識別離線手寫識別主要應(yīng)用在打印出來的文字識別上,涉及到將圖像中的文本自動(dòng)轉(zhuǎn)換成是計(jì)算機(jī)可以使用的字符代碼。離線手寫識別是比較困難的,因?yàn)椴煌娜擞胁煌臅鴮戯L(fēng)格。減少識別錯(cuò)誤的技術(shù)常常使用縮小識別范圍,例如郵政編碼只包含1~9的數(shù)字,識別這種數(shù)字可以減少錯(cuò)誤的可能。主要應(yīng)用的技術(shù)有:指定特定的字符范圍、識別字符的專有特點(diǎn)等。16/19四手寫識別(2)在線手寫識別從硬件方面來說,早在20世紀(jì)80年代,就有人提出在商業(yè)產(chǎn)品中將手寫體識別作為鍵盤輸入的一種替代方式。雖然公眾已經(jīng)習(xí)慣將手寫識別看作一種輸入方式,但在臺(tái)式電腦或筆記本電腦中并沒有得到廣泛的使用。鍵盤仍被普遍認(rèn)為是速度更快,更可靠輸入方式。截至2006年,已有許多掌上型電腦提供手寫輸入,但精確度仍是一個(gè)問題,有的人還認(rèn)為屏幕鍵盤更有效率。在線手寫識別可以分解為幾個(gè)通用的步驟:預(yù)處理;特征的提?。环蛛x出字符。預(yù)處理的目的是摒棄無關(guān)的輸入數(shù)

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