计算机图象识别系统的设计与实现

首先概要介绍了有关图象识别方面的概念；然后讨论了图象识别的三个主要阶段以及图象识别系统的设计；最后结合人脸识别的例子详细地论述了计算机图象识别系统的实现。

人脸图象识别系统及其方法

一、引言如同人的指纹一样,人脸也具有唯一性,也可用来鉴别一个人的身份。现在已有实用的计算机自动指纹识别系统面世.并在安检等部门得到应用,但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图象与指纹图象不同的是,前者受很多因素的干扰:人脸表情的多样性、以及外在的成象过程中的光照,图象尺寸,旋转,姿势变化等。

计算机图象识别系统在病理学研究中的应用

为了客观准确地反映病理形态学方面常使用的经验型语言，如：淋巴滤泡生发中心细胞“轻度活跃”、“中度活跃”、“极度活跃”、生发中心免疫复合物“少量沉积”、“中等量沉积”、“大量沉积”等等病理学术语。我们将模糊数学理论引入计算机识别系统。在经验积累的基础上，以求能相对一致地表达这些模糊语言。本文以“猴艾滋病模型建立及中药治疗”研究工作中淋巴结活检病理观察出现的病理现象为例，说明应用本套系统是可以达到上述目的，并可用于检查淋巴结中病毒含量及免疫复合物沉积量。

多声部乐谱图象识别系统

文章提出一个完整的系统，将多声部乐措原文转换成可编辑的乐谱文本。系统首先在乐符检测阶段将图象切分为诸表，然后再将其切分成个别对象。在识别阶段用非均匀密度特征和句法规则将这些对象识别出来，并将其登记，构成语义编码，然后由乐指恢复模块将其恢复成乐谱原文。系统中使用的句法规则可根据乐措类别重新定义或修改，具有很强的灵活性和适应性。系统对离散乐符的识别率为98％，对错段的识别率为92％。

日立公司在都柏林研制图象识别系统

Princeton仪器公司推出一种背面照薄型CCD探测器。根据工作波长,背面照结构可以使探测器的量子效率提高2至6倍,同时保持很低的读出噪声(4至6个电子)。该公司的CCD探测器可用三级帕尔帖致冷器或者液氮致冷。

管道内防腐图象分析与识别系统

本文简要介绍了管道内防腐图象计算机分析与识别系统的原理、结构和性能， 描述了系统使用的核心技术和算法， 包括图象增强。

采用光学元件的并行脸部识别系统

1.前 言 自古以来,光都是以电磁波形式进行信息传送、存储和加工。近年来,随着信息通信技术的发展和普及,有望把利用光的设计思想和工艺融进电子信息处理方面。为此,最重要的是研究开发根据传统的光学理论背景、运用最新方法能自由和瞬时进行光与电子信息间的连接和光加工的元件、装置。为了满足这一要求,笔者对基于波动光学原理的衍射光学元件的设计、

文档图象中特定信息的智能识别

本文讨论了一种基于光学标记识别技术的文档图象识别系统,重点阐述了该系统的设计思想和实现技术。系统以标记识别为例,对图象数字化、图象预处理、获取图象信息以及信息特征提取等几个关键部分进行了详细描述。在图象预处理过程中给出了一种高效实用的边缘检测算法,在标记信息特征提取中采用了统计分析的方法,其结果可以大大提高标记识别系统的准确率。

基于八邻域边界跟踪的标号算法

文章提出了一种基于八邻域边界跟踪的物体标号算法,该算法与基于线扫描的标号算法相比,真正做到一次扫描完成标号,同时可以获得物体的边界点序列以及边界链码等重要数据。

蚕种场微粒子检测管理及亟待解决的一些问题

近几年，浒关蚕种场主要在农村原蚕区生产蚕种，要提升其蚕种质量，微粒子检测水准要更上一层楼，必须跟上高科技的步伐，努力探索和掌握原蚕区微粒子产生、发展、传染的途径和规律，运用现代分子生物学技术和计算机图象识别系统来检测微粒子，才能真正做好检测管理工作。具体而言，从宏观和微观上把握、健全科技创新机制、加强检测管理硬件和软件建设，同时，加强与相关科研院所的合作，以科技促发展、向科技要效益，是提升浒关蚕种场产业力度和微粒子防治档次、增加经济效益的必经途径。

SMT中贴装工序存在的问题及对策

SMT包括焊膏印刷、元器件贴装、再流焊、清洗、检测等工序,其中,无器件贴装工序是关键环节之一。从贴装机工作状态来简单概述贴装工序,即:1)吸附元器件;2)由图象识别系统进行定位;3)修正与贴装;4)XY工作台移动;5)

采用神经网络算法的机器视觉成像器

长久以来,智能机器一直是人们梦寐以求的机器,如今,人们的幻想已成为现实。用机器视觉来识别图形不断变化的元件,这需要复杂的算法。神经网络能够模仿类似于人脑细胞的处理功能。由美国通用视觉公司和IBM公司发明的零指令集芯片使得Pulnix公司的ZiCam摄像机能够把图形分解成更小的组元,而神经网络中的分立神经细胞可独立地对这些组元进行建模。换句话说,一个神经细胞可接收有关物体形状的信息,而另一个神经细胞则可记录颜色信息。

沃达丰的表演，默克尔的尴尬

3月5日，在德国汉诺威的CeBIT2008上，沃达丰的“奥赛罗（Otello）”和德国现任总理开了一个天大的玩笑。 著名的手机通信运营商Voda—fone公司在本次CeBIT上对外发布了一项正在研发之中的网络服务技术——代号为“奥赛罗（Otello）”的手机搜索引擎。“奥特罗”是沃达丰推出的图象识别系统，可以通过把手机拍摄的照片通过网络进行识别。

BFA BASED NEURAL NETWORK FOR IMAGE COMPRESSION

A novel Bacterial Foraging Algorithm (BFA) based neural network is presented for image compression. To improve the quality of the decompressed images, the concepts of reproduction, elimination and dispersal in BFA are firstly introduced into neural network in the proposed algorithm. Extensive experiments are conducted on standard testing images and the results show that the pro- posed method can improve the quality of the reconstructed images significantly.