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基于图像识别技术的磨损校园智能卡信息恢复

作　者: 王婷
导　师: 董军宇
学　校: 中国海洋大学
专　业: 计算机技术
关键词: 主成分分析(PCA) 中值滤波直方图均衡化二值化
分类号: TN409
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 44次
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内容摘要

随着校园智能卡的广泛应用,其作为身份识别证件的功能已经应用于校园生活的方方面面。校园智能卡在使用过程中,其表面不可避免的受到不同程度的磨损,从而导致其作为身份识别的功能无法实现。为了解决这一问题,本文通过图像识别的相关技术,来研究如何对磨损校园智能卡信息进行恢复。图像识别是一个涉及面广而且前景广阔的研究课题。本文结合校园智能卡表面信息的特点,分别从人脸识别和数字识别这两方面进行了研究。本文首先介绍了人脸图像预处理技术,分别用均值滤波和中值滤波处理同一种磨损程度的图像,在分析对比了实验结果后得出采用中值滤波方法进行去噪处理的效果更好。然后简要介绍了人脸识别的常用方法,重点介绍了主成分分析方法。本文在系统实现时对磨损校园智能卡的人脸图像通过中值滤波方法消除噪声,用直方图均衡化方法解决原始图像太亮或者太暗的问题,接着用主成分分析(PCA)算法提取特征向量得到特征脸空间,然后采用欧式距离作为识别的基础进行人脸图像的识别。为了能够缩小识别范围,本文又从校园智能卡表面的学工号信息入手,介绍了数字识别的预处理技术和常用方法。分别采用几种比较经典的二值化方法对同一张图片进行二值化处理,在对实验结果进行分析对比后,提出了用Otsu算法与Bernsen算法相结合的二值化方法对含有噪声的原始学工号图片进行处理,并且得到较好的实验结果。在此基础上,本文采用基于特征模板匹配的算法对学工号进行识别,从而实现了在通过对校园智能卡表面的人脸图像进行识别并得到实验结果的基础上,再通过对学工号(数字)进行识别来缩小识别范围,以达到缩小实验结果范围的目的。本文设计的磨损校园智能卡信息恢复系统,不仅实现最优的预处理技术和识别技术组合,更加重视整个系统的设计,以实现其最好的识别功能。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-16
  1.1 选题的背景  10-11
  1.2 图像识别技术的发展过程及研究现状  11-13
    1.2.1 国内外人脸识别技术的研究现状  11-12
    1.2.2 数字识别研究历史和现状  12-13
  1.3 本文所做的工作  13-16
    1.3.1 本文的主要研究内容  13
    1.3.2 本文的创新点  13-14
    1.3.3 本文的组织结构  14-16
2 校园智能卡人脸识别的相关技术  16-34
  2.1 人脸图像的预处理  16-23
    2.1.1 几何校正  16-17
    2.1.2 图像去噪  17-20
    2.1.3 直方图均衡化  20-23
  2.2 人脸识别及特征提取  23-27
    2.2.1 人脸识别常用方法简介  23-25
    2.2.2 模式识别中的特征选择与特征提取  25-27
  2.3 主成分分析(PCA)  27-34
    2.3.1 主成分分析概论  27-28
    2.3.2 主成分分析PCA算法描述  28-31
    2.3.3 PCA人脸识别流程  31-34
3 校园智能卡学工号识别的相关技术  34-48
  3.1 学工号预处理概述  34-44
    3.1.1 二值化方法  34-41
    3.1.2 Otsu算法和Bernsen算法相结合的二值化方法  41-44
  3.2 数字字符分割  44
  3.3 学工号识别算法  44-48
4 磨损校园智能卡信息恢复系统的研究与实现  48-62
  4.1 系统概述  48-51
    4.1.1 系统的工作流程  48-51
    4.1.2 系统功能模块的划分  51
  4.2 人脸图像识别系统的设计与实现  51-57
    4.2.1 图像预处理模块  52-53
    4.2.2 基于PCA算法的人脸特征提取模块  53
    4.2.3 识别模块的设计与实现  53-55
    4.2.4 结果输出模块  55-56
    4.2.5 人脸图像识别系统的总结与分析  56-57
  4.3 学工号识别系统的设计与实现  57-62
    4.3.1 学工号识别系统的预处理  57
    4.3.2 基于特征模板匹配算法的学工号识别  57-59
    4.3.3 学工号识别系统运行结果  59-62
5 总结与展望  62-64
参考文献  64-68
致谢  68-70
个人简历  70
发表的学术论文  70

基于图像识别技术的磨损校园智能卡信息恢复

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