图像提取

摘要： 以提升在线英语考试效率、公正性和准确性为目的,设计基于人脸识别技术的英语在线考试系统。首先进行人脸图像采集、预处理、特征提取和图像分类处理,然后根据人脸特征信息与账号信息验证参考人员身份真实性,最后根据验证的参考人员信息进行试卷自动生成、答题、试卷提交、自动阅卷与评分,完成英语在线考试。实验结果表明,该系统能够快速、准确生成试卷,答案保存耗时短,自动阅卷评分准确率高。

摘要： 目前工业机器人运用范畴越来越广泛,其中机器人视觉系统的先进程度成为体现其智能化水平的一项重要指标。工业机器人的视觉定位和图像特征提取方式,直接影响工业机器人的智能化水平。因此,文章主要介绍工业机器人视觉系统手眼标定和工具中心点(Tool Center Point,TCP)标定方法,并对工件特征提取过程中应用的阈值分割和边缘检测的方式进行理论分析,以期为工业机器人视觉系统的设计应用提供借鉴。

摘要： 目前研究的地形图像特征提取方法存在灰度值与实际值相差较大,导致复杂地形图像特征提取精度较低等问题。为解决上述问题,提出基于无人机测绘的复杂地形图像特征提取方法。计算地形图像特征的多阈值,基于多阈值计算结果,提取地形图像特征点,通过SIFT按照递减顺序结合复杂地形图像特征点,完成匹配;采用隔阶比较的方法,对匹配后地形图像特征点进行处理,以此提升地形图像特征点提取的鲁棒性。实验结果表明,基于无人机测绘的复杂地形图像特征提取方法优于传统地形图像特征提取方法,其灰度值和实际值相差较小,吻合度较高,且提取精度较高。

摘要： 为了解决照片中移动设备屏幕图像的获取问题,提出了一种基于视觉的移动设备屏幕图像提取与规范化方法.首先使用轮廓识别算法对原始图像进行边缘检测,获得包含设备和手部的轮廓;其次,通过种子填充法从轮廓得到设备和手部的填充区域;接着在原始图像上使用基于颜色空间的皮肤检测方法得到手部区域,再与之前得到的填充区域做减运算,以得到独立的设备区域;然后再在独立设备区域的轮廓上做多边形拟合,得到设备的四个顶点;最后通过透视变化得到规范化后的设备屏幕图像.实验表明,该方法在背景不复杂且设备作为主体的照片环境下具有较高的准确率.

摘要： 本文基于计算机辅助绘制算法提出了壁画线描画图像提取算法,基于F.范数全局平滑处理图像,并通过高频滤波、构建边缘切向流场,以优化改进的FDoG滤波器提取具备一定增强效果的线条图,此算法在局部区域中笔道灰度值比背景灰度值小时,可生成定位精确,且保留壁画既有风格的笔道.基于此算法设计了壁画线描画图像计算机辅助绘制系统,系统基于Surface pro平台进行开发,利用触摸笔与手彼此交互的模式,保证操作灵活性.测试结果表明,此系统灵活性、实时性、稳定性基本可以满足用户具体需求.

摘要： 航拍飞行器是一种具备数据采集、传输、处理的无人机系统。该系统配备传感器、视频采集单元、自动控制与通信系统,能够进行稳态控制与无干预自主飞行,但在视频图像采集过程中的运动目标提取,特别是在复杂环境背景下的图像细节分析受到一定限制。因此,本文提出了一种基于优化Renyi熵的方法,以提高运动目标图像分析速度和精确度。

摘要： 航拍飞行器是一种具备数据采集、传输、处理的无人机系统.该系统配备传感器、视频采集单元、自动控制与通信系统,能够进行稳态控制与无干预自主飞行,但在视频图像采集过程中的运动目标提取,特别是在复杂环境背景下的图像细节分析受到一定限制.因此,本文提出了一种基于优化Renyi熵的方法,以提高运动目标图像分析速度和精确度.

摘要： cqvip:为了解决巷道及煤矿工作面人体目标检测的准确和实时问题,本文设计一种基于预测目标损失优化的YOLOv3网络模型。实验结果表明,基于损失函数优化的网络模型的矿下人体识别方法,损失显著下降,误检下降,漏检得到改善。0引言煤矿巷道及工作面环境复杂,存在着一定的危险性。对煤矿巷道及工作面工作人员实时准确识别,是降低煤矿伤亡事故的基础。深度学习方法模拟人类大脑的神经元,直接从图像提取特征,逐层传递,获得图像的高维信息[1-2].

摘要： 为了解决巷道及煤矿工作面人体目标检测的准确和实时问题,本文设计一种基于预测目标损失优化的YOLOv3网络模型。实验结果表明,基于损失函数优化的网络模型的矿下人体识别方法,损失显著下降,误检下降,漏检得到改善。0引言煤矿巷道及工作面环境复杂,存在着一定的危险性。对煤矿巷道及工作面工作人员实时准确识别,是降低煤矿伤亡事故的基础。深度学习方法模拟人类大脑的神经元,直接从图像提取特征,逐层传递,获得图像的高维信息[1-2].

摘要： 在我国科学技术不断发展进步的背景下,有关内容的图像检索技术也有了改进.尽管目前有相对准确的检索技巧,然而在图像特征准确性以及描述方面的内容还需要完善,人类所能感受到的图像与计算得出的数据会有差距,在对相关内容进行检索时同样会受到限制,无法将技术的整体作用展现出来.

摘要： 城市公共安防系统中依靠电子眼监控现场环境是目前主要的防护手段,通过事后调取视频数据可以精准定位和发现事故发生的位置及过程,但这种方式仅是在已经造成了社会财产和人身安全事件后进行了弥补型操作,对事故本身并未起到抑制或中断作用,因此对公共安全治理方面是治标不治本的功能.针对此问题,提出一种基于视频图像语义识别的实时数据分析的方法,将电子眼采集的大量视频数据通过语义胶囊结构的动态路由训练与组合,从视频图像中识别出异常的风险信息,警示安防维护人员对现场可能存在的危险及时进行排查和解决,避免引起更严重的连锁危害.新型设计的方法集成在现有的城市安防监控管理平台中,充分体现了视频智能监控技术在公共安防行业中的管理成效及应用优势,为智慧城市运营过程提供了可靠的安防保障手段.

摘要： 红外热成像技术具有操作简单有效、探测距离远、不易受电磁干扰、可在夜晚烟雾雨雪恶劣环境使用等优点,但是由于消防领域的应用环境背景噪声复杂,多是高温、高湿和浓烟环境,在消防实战中,红外热成像的测量精度比较会容易受到被测物体表面的发射率和反射率的影响,而且测量范围内的环境温度、噪声特征、测量距离和探测器灵敏度也是影响测量精度的关键因素.通过红外热像仪迅速、准确、及时的捕捉寻找锁定被困人员、火源和危险源,仍有许多亟须解决的关键技术.红外热成像通过温度校准、火灾图像提取和人体特征描述等关键技术，其中包括基于连通区域面积闭值化的Ostu算法和梯度直方图特征HOG算法，实现被困人员火源危险源的迅速准确及时的浦捉寻找锁定。

摘要： 提出一种基于极线约束来提高SIFT特征匹配精度的算法。用经典SIFT方法分别对两幅图像提取不变特征向量，以低SIFT匹配阈值的方法获得初始匹配对，进而通过RANSAC算法计算极线约束基本矩阵，再以高SIFT匹配阈值获得大量的粗匹配对,并利用极线约束方法剔除误匹配对。实验表明，该方法可以有效地剔除误匹配点,提高匹配精度，同时还可以获得数量较多的匹配对。

摘要： 随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景.

摘要： 随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景.

摘要： 随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景.

摘要： 随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景.

摘要： 随着消费级RGB-D设备的普遍使用,室内场景三维扫描数据更易获取,但通过此类低分辨率设备获取的点云数据通常带有噪声且缺失严重.为此,基于单幅RGB-D扫描点云数据,提出一种室内场景基元提取与自动分割方法.首先对RGB-D扫描数据进行预处理,自动检测场景中的墙面、天花板、地板等结构,并对点云进行降采样和离群点滤波处理;然后利用几何基元对剩余点云进行抽象,通过几何基元的组合来鲁棒地表示室内物体和部件,有效地减少大规模扫描数据处理的计算量;最后根据每个基元的几何和颜色特征描述符以及基元之间的几何关系,采用基于图的分割算法对基元进行组合实现室内场景物体的自动分割和提取.实验结果表明,该方法可以有效、鲁棒地抽象并分割杂乱的室内场景.

摘要： 悬铃木方翅网蝽是一种寡食性入侵害虫,主要为害城市绿化树种悬铃木,近年来传播蔓延很快.对其进行远程识别和监测,对了解其传播规律和制定绿色防控措施很重要.本文利用图像获取和分析技术对该害虫进行外部几何形态特征的提取研究.结果表明,扫描时分辨率越高,图像越清晰,但耗时也越长.在分辨率1200dpi时,能够观察到悬铃木方翅网蝽翅缘和侧背板的锯齿状结构,且各参数极差最小.在此分辨率下,除周长和紧凑性外,其他各参数在悬铃木方翅网蝽雌雄个体间的差异均达到显著水平,可以作为区分不同性别个体的参数标准.

摘要： 悬铃木方翅网蝽是一种寡食性入侵害虫,主要为害城市绿化树种悬铃木,近年来传播蔓延很快.对其进行远程识别和监测,对了解其传播规律和制定绿色防控措施很重要.本文利用图像获取和分析技术对该害虫进行外部几何形态特征的提取研究.结果表明,扫描时分辨率越高,图像越清晰,但耗时也越长.在分辨率1200dpi时,能够观察到悬铃木方翅网蝽翅缘和侧背板的锯齿状结构,且各参数极差最小.在此分辨率下,除周长和紧凑性外,其他各参数在悬铃木方翅网蝽雌雄个体间的差异均达到显著水平,可以作为区分不同性别个体的参数标准.

摘要： 本公开提供了训练图像特征提取模型和提取图像特征的方法、装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理场景下。具体实现方案为：获取样本集和初始图像特征提取模型；从样本集中选取样本，执行如下训练步骤：将选取的样本的物品图像输入主干模型，得到图像特征向量；将图像特征向量分别与选取的样本的目标类别对应的预定数目的子中心向量计算相似度，并将相似度最大值作为目标类别的相似度；基于目标类别的相似度计算损失值；若损失值小于预定阈值，则确定出初始图像特征提取模型训练完成。通过该实施方式能够提高特征提取模型的训练速度和准确度，减少对精标数据的依赖。

摘要： 本发明提供了一种图像要素提取方法及图像要素提取系统，图像要素提取方法包括以下步骤：显示一第一图像的显示单元接收一滑动操作；所述显示单元识别所述滑动操作于所述显示单元的显示界面上的滑动轨迹；检测所述第一图像内位于所述滑动轨迹上的图像要素并提取所述图像要素；新建一第二图像，将提取的所述图像要素存储至所述第二图像内；保存所述第二图像。采用上述技术方案后，用户一键操作便可完成所需图像要素的提取，方便快捷。

摘要： 问题：用于从其中已对包括莫尔区域的片材成像的图像中提取包括莫尔区域中所包括的期望区域的图像。图像区域提取设备1从其中已对片材成像的图像中提取图像区域，所述片材设置有具有包括在第一方向上延伸的多条绘制线的第一图案的第一层部分、与所述第一层部分重叠并且包括在不同于所述第一方向的第二方向上延伸的多条绘制线的第二层部分、以及布置在与面向所述第一层部分和所述第二层部分的表面相反的粘合表面上的粘附部分和其中粘合力低于粘附部分的粘合力的低粘附部分。此时，所述图像区域提取设备1执行处理，所述处理包括：获取展示包括片材的片材图像的片材图像数据，所述片材被成像为包括其中通过重叠所述第一图案和第二图案而产生莫尔纹的莫尔区域；从所述片材图像中提取所述莫尔区域；基于其中布置所述粘附部分的固定区域的尺寸提取其中布置所述低粘附部分的非固定区域；以及输出展示包括所述非固定区域的非固定区域图像的非固定区域图像数据。

摘要： 在现有的图像检索中检索精度不是很高。另外，期望能够有高速检索图像的方法。取得原图像数据与检索对象图像数据，在原图像的多个位置上设定对照象素，同时取得该对照象素的灰度值，在检索对象图像上设定与原图像相同大小的区域，一边逐次改变该区域，一边在该区域上取得相当于与所述对照象素相同位置的比较象素的灰度值，进行算出表示上述对照象素的灰度值与比较象素的灰度值的相似度的对照值的步骤，对表示上述对照值的相似度高的区域算出该区域内的大致所有象素的灰度值与所述原图像的大致所有象素的灰度值的相似度，提取相似度高的区域。

摘要： 图像生成单元(720)从图像存储器单元(710)读取图像数据，生成对应于头戴式显示器的取向的原始图像。透镜畸变校正单元(730)生成主图像，其中预先校正原始图像以便消除通过头戴式显示器的透镜观看时产生的畸变。当以矩形格式发送主图像时，不同图像嵌入部分(750)将不同图像嵌入未使用区域，并且生成嵌入图像。HDMI发送单元(760)将嵌入图像发送到头戴式显示器。

摘要： 本公开关于一种图像特征提取模型训练方法、图像特征提取方法和装置，包括：获取目标样本图像基于不同的数据增强方式得到的第一处理图像和第二处理图像；对第一处理图像、第二处理图像和其他样本图像分别进行特征提取处理，得到第一处理图像的第一图像特征、第二处理图像的第二图像特征和其他样本图像的图像特征；根据第一图像特征对第一处理图像进行重建处理，得到第一处理图像的重建图像与第一处理图像之间的重建损失；根据第一图像特征、第二图像特征和其他样本图像的图像特征，得到对比损失；基于对比损失和重建损失，对第一图像特征提取模型进行迭代训练，得到图像特征提取模型。该方法可提高训练得到的图像特征提取模型所提取的图像视觉特征的效果。

摘要： 提供了用于从样本图像执行颜色提取和使用提取的颜色定义新图像的系统和方法。可以使用深度学习网络(例如，CNN)对源图像进行分类，以指示颜色表示的强度并驱动颜色提取。训练聚类分类器以使用由网络提取的特征向量。另外，像素集群在提取颜色时是有用的。集群计数可以根据分类而变化。在另一种方式中，启发法(有或没有分类)在提取时是有用的。根据(有序的)期望颜色集对所得集群进行评估，以确定匹配。可以使用图像处理从模板样本图像和相应提取的颜色定义标准化样本图像的实例。提取的颜色可以呈现在增强现实GUI中，例如虚拟试用应用，并使用图像处理应用于诸如自拍的用户图像。

摘要： 本公开是关于一种图像边缘提取方法、图像边缘提取装置及存储介质。图像边缘提取方法包括：获取待处理图像，并对待处理图像进行傅里叶变换得到待处理图像的频谱信息；基于涡旋滤波器对待处理图像的频谱信息进行调制，得到待处理图像调制后的频谱信息，其中，涡旋滤波器的透过率函数是基于贝塞尔函数调制复合涡旋函数得到；对调制后的频谱信息进行逆傅里叶变换，得到待处理图像的边缘图像。通过本公开实施例，可对待处理图像实现高对比度的各向同性和各向异性边缘增强，提高边缘提取的处理效果。

摘要： 本公开提供了训练图像特征提取模型和提取图像特征的方法、装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理场景下。具体实现方案为：获取样本集和初始图像特征提取模型；从样本集中选取样本，执行如下训练步骤：将选取的样本的物品图像输入主干模型，得到图像特征向量；将图像特征向量分别与选取的样本的目标类别对应的预定数目的子中心向量计算相似度，并将相似度最大值作为目标类别的相似度；基于目标类别的相似度计算损失值；若损失值小于预定阈值，则确定出初始图像特征提取模型训练完成。通过该实施方式能够提高特征提取模型的训练速度和准确度，减少对精标数据的依赖。

摘要： 本发明提供一种找出符合用户意愿的相似图像的图像提取装置及其方法。显示出显示有多个相似判断条件的相似判断条件指定窗口(60)。用户从已显示的相似判断条件指定窗口(60)中所显示的多个相似判断条件中选择所希望的相似判断条件。用户能够确定相似判断条件，因此能够找出符合用户意愿的相似图像。