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特征提取

  • 外国人写matlab 的gobor特征运算工具箱

    外国人写matlab 的gobor特征运算工具箱,包括一,二维gobor特征提取工具。

    标签: matlab gobor 特征 工具箱

    上传时间: 2017-02-24

    上传用户:xinzhch

  • 利用Tough变换提取并检测小球边缘

    利用Tough变换提取并检测小球边缘,实现该障碍物的特征提取,为机器人避障提供指导!

    标签: Tough 变换 检测

    上传时间: 2014-01-10

    上传用户:aix008

  • 用于图像识别的新型神经元网络 提出了一种用于图像识别的映封正交神经元网络。 在一般情况下待识别的样本空间的维数相当大, 为了有效地进行识别,必须把样本空间的维数降下来。目前常用的方法就是特征提取

    用于图像识别的新型神经元网络 提出了一种用于图像识别的映封正交神经元网络。 在一般情况下待识别的样本空间的维数相当大, 为了有效地进行识别,必须把样本空间的维数降下来。目前常用的方法就是特征提取法,本文采用映射正交过程把样本空间映射成正交分类空间,并在此基础上,采用网络进行图像分类。计算机上模拟结果表明此网络县有时缺损和噪声图像进行正确识别的能力

    标签: 图像识别 神经元网络 样本 识别

    上传时间: 2013-11-29

    上传用户:思琦琦

  • MATLAB-GUI的肤色特征人脸识别系统设计

    本次毕业论文的内容主要包括两个方面:(1)确定基于肤色特征的人脸识别算法流程并实现MATLAB仿真.根据目前已有的人脸识别算法和学过的有关图像处理知识确定出适合本次论文的最优算法,确定算法时的重点是将肤色判断作为人脸检测的预处理,即研究肤色模型的选取和建立、肤色分割的方法以及人脸区域的获得;再根据面部特征提取出人脸的大致框架,通过人脸面积、高宽比、欧拉数等来判断每块区域是否为人脸,最后得到图片中人脸的比较精确的位置。在确定算法时就应该要综合考虑各方面的因素,要尽可能的提高人脸识别的时间效率,提高识别率。(2)设计出GUI界面,实现人脸识别功能。MATLAB/GUI自带了很多工具箱函数,方便快捷。设计好的GUI界面只需通过鼠标等简洁的方式与计算机交换信息,选择想要运行的程序,实现快速识别。本次设计的GUT界面有窗口、光标、按键、菜单、文字说明等对象(Object),主要包含读入图像,转换颜色空间,皮肤概率图像,皮肤二值化和定位五个部分,其中使用了开关按钮(ToggleButton)、静态文本框(Static Text)、坐标系(Axes)和面板(Pane1)按钮,要对其进行合理布局,注意回调函数的嵌入。在设计过程中要熟悉MATLAB编程环境,注意控件的选用和参数设置,会根据设计要求对GUI界面进行布局,注意回调函数的编写,以达到理想的效果。该系统可以较好的实现单人脸识别,能较准确的对其进行定位。但对于多人组和背景较复杂的图像,会出现漏检和错检的现象,需要进一步改进。

    标签: matlab 人脸识别系统 gui

    上传时间: 2022-07-28

    上传用户:qdxqdxqdxqdx

  • 家用电器中语音识别技术的DSP实现.rar

    本文对家用电器中语音识别技术的DSP实现进行了研究。文章介绍了语音识别技术的基本概念,讨论了语音识别系统的组成和实现的技术;详细分析了构成语音识别系统的四个组成部分,包括语音信号数字化与预处理、语音的端点检测、特征提取与模式匹配。着重介绍了实现端点检测的短时平均能量与短时平均过零率分析,语音信号的线性预测分析及在此基础之上的倒谱特征参数,以及实现模式匹配的常用的矢量量化技术、动态时间规整技术和隐马尔可夫模型;根据提出的语音识别系统的构成,介绍了在MATLAB6.5上实现了采用动态时间规整算法的识别系统的仿真分析。

    标签: DSP 家用电器 语音识别技术

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:zwei41

  • 小波分析在信号去噪中的应用研究.rar

    目前,小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面,新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论,对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法,例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性,因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径,特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法,并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且,讨论了小波分析的基本理论,介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法,最后研究了小波基的数学特性,分析了它们对实际应用的影响和作用。进而,介绍了小波的几种去噪方法:小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的,但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节,且小波基的选择亦有相当的难度,只有靠经验来确定,不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理,分析了去噪过程中几个参数的选取问题,并给出了一些选取依据;对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进,利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理,并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比,去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上,进行了改进,利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法,仿真试验结果表明,由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好,准确率高,而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较,通过实验仿真来实现,并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词:小波分析,信号去噪,阈值,均值逼近,空域相关

    标签: 小波分析 信号去噪 中的应用

    上传时间: 2013-07-19

    上传用户:啊飒飒大师的

  • 基于FPGA嵌入式指纹识别系统研究.rar

    随着科学技术的发展,指纹识别技术被广泛应用到各种不同的领域。对于一般的指纹识别系统,其设计要求具有很高的实时性和易用性,因此识别算法应该具有较低的复杂度,较快的运算速度,从而满足实时性的要求。所以有必要根据不同的识别算法采用不同的实现平台,使得指纹识别系统具有较高的可靠性、实时性、有效性等性能要求。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera.公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核,可以将它嵌入到FPGA内部,与用户自定义逻辑组建成一个基于FPGA的片上专用系统。 本文在综合考虑各种应用情况的基础上,以网络技术、数据库技术、指纹识别技术和嵌入式系统技术为理论基础,提出了一种有效可行的系统架构方案。对指纹识别技术中各个环节的算法和原理进行了深入研究,合理的改进了部分指纹识别算法;同时为了提高系统的实时性,采用NiosⅡ嵌入式处理器和FPGA硬件模块实现指纹图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面: 1、对指纹图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行阐述,同时改进了指纹图像的细化算法,提高了算法的性能,并设计了一套实用的指纹特征数据结构; 2、针对指纹图像预处理模块,包括图像的归一化、频率提取、方向提取以及方向滤波,采用基于FPGA的硬件电路的方式实现。实验结果表明,在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上,大大提高了系统的执行速度; 3、改变了传统的单枚指纹识别方法,提出采用多枚指纹唯一标识身份,大大降低了识别系统的误识率; 4、改进了传统的基于三角形匹配中获取基准点的方法,同时结合可变界限盒思想进行指纹特征匹配。 5、结合COM+技术、数据库技术和网络技术,开发了后台指纹特征匹配服务系统,实现了嵌入式指纹识别系统同数据库的实时信息交换。 实验结果表明,本文所提出的系统构架方案有效可行,基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势,拥有广阔的发展前景。

    标签: FPGA 嵌入式 指纹识别

    上传时间: 2013-08-04

    上传用户:laozhanshi111

  • 基于ARM&WinCE的刀具状态监测数据处理平台设计

    刀具状态的精确监测是保证金属切削加工过程顺利进行的关键,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具状态监测系统一直是研究人员所追求的目标。在众多刀具状态监测方法中,声发射监测技术,以其信号直接来源于切削区,具有灵敏度高、响应快,能有效避开低频干扰等优点,非常适用于刀具状态监测。 围绕如何获取高信噪比的刀具状态信号特征,拟结合嵌入式技术,构建准确、稳定、低成本的实时刀具状态监测与辨识系统。给出了基于ARM& WinCE平台的刀具状态监测系统数据处理平台软硬件初步解决方案。作为课题的前期研究本文主要进行了以下工作: (1)分析了声发射信号与刀具磨损状态的相关性,验证了利用声发射信号进行刀具状态监测的可行性; (2)确定刀具状态监测系统的整体方案,包括系统整体架构、软硬件设计方案。ARM& WinCE构成本系统的数据处理与显示平台,EVC为图形界面应用程序开发工具; (3)构建了数据处理与显示平台。选用MagicARM2410实验开发平台,简化了硬件设计;根据系统的功能需求,进行ARM平台的接口设计、操作系统和必要的驱动程序的剪裁及移植; (4)完成了数据处理与显示应用软件设计。系统软件包括界面模块、数据管理模块、数据处理模块、图形及结果显示模块、参数设置模块等,其中数据处理模块主要包括小波消噪、小波包分解特征提取等算法; (5)实现了ARM& WinCE平台与PC机的实时可靠通讯。

    标签: WinCE ARM 刀具 状态监测

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:lanjisu111

  • 基于ARM的人脸识别系统设计与实现

    人脸识别技术作为生物识别技术之一,是模式识别在图像领域中的具体运用,其应用前景非常广阔,可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全,图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位,特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位,即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置,并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分,先对原始人脸数据进行特征提取,之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中,接下来进行人脸分类,在识别待测人脸图像时,将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对,判断是否为库中的某一人,从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里,人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题,随着研究的深入,许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法;同时Adaboost人脸检测算法,在PC上基本可以达到实时,在嵌入式产品广泛应用的今天,只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现,才能获得更广阔的应用,本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点,目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多,如:DSP,ARM,PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台,研究人脸识别在ARM平台的性能,为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手,分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果,接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台,对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植,并得出相应实验效果。

    标签: ARM 人脸识别 系统设计

    上传时间: 2013-05-31

    上传用户:saharawalker

  • 基于ARM的指纹识别门禁系统的设计与实现

    随着数字化和网络化的发展,传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制,很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟,基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用,目前,从实用的角度看,指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便,这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性的特点。传统的门禁控制器常采用单片机开发,利用串行通信接口向远程上位机传送数据,多个门禁控制器一般组成RS485网络,通信线路专用且不易于实现网络控制和远程控制,而基于TCP/IP网络通信的门禁系统通过局域网传递数据,很容易实现远程控制和分布式管理。 文中设计了基于指纹识别和以太网的智能网络型门禁控制器。在ARM9和Linux操作系统上采用FPS200指纹传感器采集指纹图像和USB摄像头采集视频图像,以及采用以太网控制器芯片AX88796,实现了基于TCP/IP协议的网络门禁系统。 论文首先分析了门禁系统的研究背景、意义及国内外的发展现状,然后介绍了指纹识别网络门禁系统的总体结构,阐述了系统各个重要功能模块的硬件资源。根据系统的硬件资源搭建了嵌入式Linux的软件平台,移植了相关模块的驱动程序。论文研究了指纹识别算法,包括指纹图像预处理和指纹图像的特征提取和匹配,重点分析了指纹图像分割法,利用灰度梯度和灰度方差的结合设置一个合适的局部阈值对指纹进行分割。然后,阐述了门禁控制系统软件的总体设计,并重点介绍Video4Linux采集图像、指纹图像采集、GoAhead Web Server的应用以及系统运用TCP/IP实现系统门禁控制器和上位机PC之间的网络通信。 系统测试部分介绍了测试环境、测试方法以及测试内容。测试结果表明,本课题设计的指纹识别网络型门禁系统在稳定性、可靠性以及实时性方面达到了较好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的问题,并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的总结与展望,指出了指纹识别网络型门禁系统未来的研究方向。

    标签: ARM 指纹识别 门禁系统

    上传时间: 2013-07-22

    上传用户:pwcsoft