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第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
AutomaticLicenseplateIdentificationSystemDesignand
- 本文基于对车牌自动分识别系统中牌照图像预处理、字符分割和字符识别等关键技术的研究。采用改进的BP神经网络模式识别技术，以车牌字符作为识别对象，设计实现了一个自动识别系统。
niaochenzhazidongshibiesuanfa
- 本文展开了对尿沉渣图像 自动识别算法的研究。著者在从事“尿沉渣图像自动识别算法的研究”课题的研究 中，广泛吸取了国内外已有的有益成果，根据尿沉渣图像特点从图像增强、图像 分割、特征提取和特征选择、图像识别等各个环节寻求最佳的可行方法以提高识 别的性能，提出了基于组合图像分割算法、改进的特征提取和特征选择算法以及 BP神经网络分类器的尿沉渣图像自动识别算法。-This started on the urine sediment image recognition algorit
chepaidingweiyanjiu
- 本文是在以往的车牌分割算法的基础上着重介绍了一种车牌识别技术中的 字符分割算法，以及针对一种已有的字符识别算法的改进性研究。 车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌 信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。 它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模 型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及 清晰度问题 本章是本文的绪论部分，主要介绍了车牌识别技术的应用
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- 车辆牌照识别(LPR)系统是一个专用的计算机视觉系统，LPR系统的广泛应用将有助于加快我国交通管理 自动化的进程。本文对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等环节涉及到的技术、算法以 及系统整体设计作了全面的论述，并与已有方案进行了比较，对部分关键算法进行了设计和改进。用采集到的40多 幅汽车图片作为实验样本数据，用纯软件的方法实现了车牌字符的自动识别-As a speclal computer vision system，the License Plate Re