第6章 基于模板匹配的图像识别方法
第6章 基于模板匹配的图像识别方法
[ f x j, y k t j, k ]
j 1 k 1 1
J
K
2
全部图像都搜索后，找到最小的即为结果。
第 5 5.3 模板向量匹配 章 基 SSDA法(Sequent Similarity Detection 于 模 A1gorithm)： 板 直接用相关法求匹配的计算量很大，除匹配点外，都 匹 配 是在非匹配点上做无用功。 的 图 序贯相似性度量法： 选择一个固定门限，若在某点上计算两幅图像的残差 像 识 和的过程中，残差和大于该固定门限，就认为当前点不是 别 匹配点，从而终止当前残差和的计算，转向其他点去计算
y w11 , w12 , w13 , w14 , w15 , w16 , w17 ,
x和w向量差可用差向量的范数来表示：
DJ x, w x w x w
2
T
x w
第 5 5.4 特征匹配 章 基 若图像中已分割出L个目标物，求其中是否有目 于 标物W，则只需求出L个 模 板 2 匹 D x , w w x j 1, 2,..., L j j 配 的 选出其中最小的一个Dj，即为与w相似的图像。 图 像 识 别
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
5.2
全局模板匹配
y N K (m,n)
相关性度量
设图像f(x,y)大小为M×N， x 目标模板w(x,y)的大小为J×K， M 常用相关性度量R(x,y)来表示 它们之间的相关性：
J
R m, n f x+m, y n w x, y
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
投影法和差影法
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
基于模板匹配算法的识别系统
基于模板匹配算法的识别系统作者：张忠安来源：《数字技术与应用》2013年第06期摘要：传统的模板匹配算法求待匹配图像和模板之间的相似性映射关系均比较复杂，本文将对模板匹配算法进行改进，在模板匹配算法的基础上，将图片平均分成12块区域，再加上5条交线，一共17个特征值。
当进行样本训练的时候，用同样的算法计算图片中数字的17个特征值，并到计算机存储区中去匹配，直接利用象素灰度值的差异，找到特征值最接近的一个图片数字，便完成匹配识别的过程，得到匹配的结果。
关键词：模板匹配特征值细化二值化中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0134-021 模板匹配算法的描述在机器识别事物的过程中，常需把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据己知模式到另一幅图中寻找相应的模式，这就叫做匹配。
因为只有当同一场景的两幅图像在同一坐标系下时，才能进行相似性比较，所以模板匹配的过程实际上也就是把一幅图像变换到另一幅图像的坐标系过程。
图像的模板匹配就是先给定一幅图像，然后到另一幅图像中去查找这幅图像，如果找到了，则匹配成功。
这看起来好像很简单，因为我们一眼就能看出一幅图中是否包含另一幅图像，遗憾的是电脑并不具有人眼的强大的视觉的功能，因而需要电脑去判定一幅图片中是否包含另一幅图片是件不容易的事情。
对于机器视觉系统而言，实现匹配首先要对图像进行预处理。
先计算模板图片的特征值，并存储到计算机中。
然后计算待测试样板图片的特征值，与计算机中模板进行比较，运用匹配算法实现匹配。
整个过程如图1所示。
在基于图像处理的应用领域中，对于图像匹配的研究可以说一直都是数字图像处理技术和计算机视觉理解的重要研究内容。
图像匹配在机器视觉、工业自动模式识别、医学图像的定位等方面都有着重要意义。
2 图像匹配的数学描述3 算法的改进及图示根据以上对模板匹配的介绍，可以对字符图像进行识别。
模板匹配技术在图像识别中的应用
模板匹配技术在图像识别中的应用摘要：当前，图像识别的应用逐渐深入社会各行各业，对多样化的功能需求具有较强的适应能力，可以提供良好的信息收集与处理效果。
模板匹配技术属于一种处理的额外技术分支，其能够利用计算机装置进行自动化求解，实现快速识别目标图像的效果。
通过应用模板匹配技术，有利于图像识别的进一步应用，达到增强效率与处理质量的目标。
本文首先分析模板匹配技术的基础概念，随后深入研究主要应用途径，最后阐述存在的问题和解决方案，以供参考。
关键词：模板匹配；图像识别；应用策略引言：模板匹配基于计算机处理技术，其能够通过数据收集与识别流程进一步提高整体图像应用效果。
合理的模板匹配应用有利于计算机识别率的提升，能够快速解决图像识别的痛点问题，达到良好的处理质量。
通常情况下，匹配识别需要将多种差异化图像进行对比，并将已知内容带入到对应的模式中，达到原始识别的效果。
因此，通过利用模板匹配技术，可以进一步强化图像识别的基础效率，降低出现问题的可能性，实现良好的应用质量。
一、模板匹配技术的基础概念当前，图像识别属于工程分析的热门领域之一。
在其应用的过程中，需要处理大量的信息数据，并根据对应的库存展开对比操作，实现高效率、高质量的识别目标。
在这一流程中，模板匹配能够发挥良好的识别效果，并有利于后续的跟踪处理，可以进一步强化整体图像识别的质量，降低出现问题的概率。
图像匹配通过将差异化内容进行分析与处理，实现传感器多层次应用的目标。
同时，还需要将图像在坐标处理中进行定位，使其可以加入对应模式，有效应用基础算法进行处理。
在其应用过程中，可以采用绝对差值的方式，简化基础相似度处理流程，大幅加强应用效率[1]。
还刻意利用不变矩策略进行识别，进一步强化基础旋转适应性。
利用模板匹配技术，有利于提高图像识别的准确程度，并大幅加强抗干扰能力，具有可观的实用性程度。
模板匹配技术整体计算需求规模较为庞大，但应用优点显著，可以适应简单图形如背景区域、汽车品牌、飞机处理等多方面内容，也可以匹配复杂化图像的处理，如字符自动识别、指纹精细化比对、人脸分析等。
基于模板匹配的图像检索方法研究
采用 Ａ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算法对两幅图像进行 匹配得到几何变形参数。
２ ． １ Ａ Ｓ Ｉ Ｉ ￣ 匹配 基 本 原 理
Ａ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算 法的具体步骤如下 ： （ １ ） 选取采样 参数 ， 模拟不 同 经度与纬度 的图像 ； （ ２ ） 计算模拟 图像 的特征 ； （ ３ ） 结合所有 的模 拟 图像 的特征 ， 进行特征匹配。
的一幅示例 图像 ， 首先 由用户指 出其感兴趣 区域窗 口， 将示例图
像 同影像库 中的影像进行 Ａ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ匹配建立几何变换关系 。然后 对检索影像进行 几何 纠正后创 建感 兴趣 区域窗 口对应的匹配模
板， 逐 像 素 计 算 相 关 系数 ， 计算 平均相关 系数作为 匹配测度 ， 从 而 完 成 图像 的检 索 。 ２ 图像 的特 征 匹 配
度。
整应严格按照该 配风卡要求执行 。
（ ６ ） 采 用 试 验 后 确 定 的低 氮 配 风 方 式 ， 增 氧汽温降低 ． 减 氧 汽温升高 ， 所 以要 严 格 控 制 氧量 在 规 定 范 围 内。 （ ７ ） 从 调试 结 果 分 析 ， 燃烧 区域的二次风开大 ， Ｎ Ｏ ｘ排 放 量
１ 引 言
产生一些多余信息。 而且 当影像几何变形较大时 ， 影像上同一物 体 的纹理会发生明显的变化 。 提 出了一种基于几何 纠正的模板 匹配方法 。对于用户指定
随着多媒体和信息技术 的发展 ， 图像 的来源 已经越来越 广 泛 ，如何从海量的 图像数据库中快速准确地找出用户需要的图 像是 当前亟待解决 的问题 。 目前 的图像检索算法主要有基于文 本的图像检索 、 基于内容的图像 检索和基 于语 义的图像 检索等。 然而由于 图像可能存在着丰富的信息 ， 而词 汇本身存 在着局 限 、 易歧 义 、 更新慢等特点 ， 所 以很难应对 网络上 Ｅ ｔ 新月异 的各类 图 像。随着计算机视觉的快速发展 ， 基于 内容 的图像检索技术也 已 取得 了一定的进展且 已成为近年来 的研究热点 。Ｔ ａ ｍｕ ｒ ａ等人对 图像纹理进行 了细致的分析 Ｉ ３ ］ ， Ｈ ａ ｒ ａ ｌ ｉ ｃ ｋ等人则提 出了灰度共生 矩阵［ ４ １ ， 也有学者使用 Ｈｏ ｕ ｇ ｈ变换 提取 图像 的旋转不 变纹理特 征 等 。迄今为止 ， 已经有多种关 于纹理旋转不变性的分析方法 。 而在 多数情况下 ， 对于用 户指定 的示 例 图像 ， 感 兴趣 的往 往只是该图像 上的一块区域 ．对 图像 进行 全局纹理分析往往会
基于模板匹配的人脸识别技术分析
基于模板匹配的人脸识别技术分析近年来，人脸识别技术被广泛应用于各个领域，如社交网络、金融服务、安防监控等。
其中基于模板匹配的人脸识别技术是其中一种重要的识别方法。
一、模板匹配的基本原理基于模板匹配的人脸识别技术是利用人脸图像与存储的人脸模板进行对比，从而实现人脸识别的过程。
该技术的基本原理是将需要识别的人脸图像与已知的人脸模板进行比对，通过计算两幅图像中各像素点的差值来判断它们之间的相似度。
最终，识别结果是通过比对得到的相似度大小来确定身份。
基于模板匹配的人脸识别技术可以描述为以下几个步骤：1. 预处理：获取人脸图像后，需要进行预处理，包括归一化、灰度化、噪声消除等操作，以提高后续处理的准确性和效率。
2. 特征提取：对处理后的人脸图像进行特征提取，将有用的特征获得，比如面部轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等。
3. 模板匹配：将提取出的人脸特征与事先存储的模板进行匹配，并得到相似度值。
4. 判决是否识别成功：根据相似度值，系统会给出一个判断，判断是否是已知人脸中的人，如果是则表示识别成功，否则认为识别失败。
二、模板匹配的优缺点基于模板匹配的人脸识别技术也有其优点和缺点。
以下是其主要的优点和缺点分析：优点：1. 精确性高：基于模板匹配技术的识别精确度较高，特别是在小规模数据库中，其识别效果相对较好。
2. 可控性强：基于模板匹配技术需要在系统中先行添加已知人脸的特征模板，因此，其识别对象是可控的。
3. 稳定性好：基于模板匹配技术本质上是像素级别的比对，因此比较稳定，即便出现某些不可控因素，如环境光线、表情等，也摆放影响识别的准确度。
缺点：1. 建模过程较复杂：基于模板匹配技术需要先行存储人脸模板，建模过程要消耗大量人力和时间成本。
2. 精度受限：基于模板匹配技术的精准度受到识别模板以及人脸采集照片的质量影响，而且误差积累过程中会出现非常大的差异。
3. 实时性较差：基于模板匹配技术需要耗费较长的时间来匹配，因此实时性相对较差。
基于模板匹配的人脸识别方法
基于模板匹配的人脸识别方法
基于模板匹配的人脸识别方法是一种简单而有效的人脸识别方法，其主要思想是将要识别的人脸与事先学习好的特征模板进行匹配，从而判断输入的人脸是否匹配。
具体来说，基于模板匹配的人脸识别方法包括以下步骤：
1.数据预处理：包括图像处理（如灰度化、归一化、亮度均衡等）和数据集的准备（包括特征模板的获取和训练）。
2.特征提取：将输入的人脸图像转换为一组特征向量，以便于后续的匹配。
3.模板匹配：将输入的特征向量与预先学好的特征模板进行匹配，计算相似度得分，并进行比对。
4.判断和输出：根据得分进行判断，如果得分超过阈值，则认为输入的人脸与特征模板匹配成功，输出识别结果；否则，认为匹配失败，输出无法识别的结果。
基于模板匹配的人脸识别方法简单、易于实现，适合处理小规模数据集。
但是，其受到光照、表情、角度等因素的影响较大，对于大规模的数据集和复杂的场景，效果较差。
目前，在实际应用中，基于模板匹配的人脸识别方法常常与其他方法结合使用，以提高准确率和鲁棒性。
图形识别和操作方法
图形识别和操作方法
图形识别是计算机视觉中的一个重要研究方向，而图形操作则是在图像处理和计算机图形学中广泛应用的技术。
下面是图形识别和操作方法的介绍：
1. 基于特征匹配的图形识别方法：该方法是通过对待识别图像进行特征提取，然后与已知图像中的特征进行匹配，来识别待识别图像中的对象。
特征匹配的方法包括基于局部特征的SIFT、SURF等算法。
2. 基于神经网络的图形识别方法：该方法是通过将一些标准图像输入到神经网络，让网络自学习图像的特征，并将待识别图像放入网络中进行分类识别。
该方法需要大量的训练数据，但是在某些情况下可以取得很好的效果。
3. 基于模板匹配的图形识别方法：该方法是将已知图像制作成模板，在待识别图像中进行匹配。
该方法需要对待识别图像进行灰度化和二值化处理，并且对模板的旋转和大小变化比较敏感。
4. 基于形状匹配的图形识别方法：该方法是通过将待识别图像中的形状与已知的模板形状进行匹配来识别。
该方法适用于对于待识别图像较为规则，形状较为明显的情况。
5. 基于边缘检测的图形操作方法：该方法是通过对待操作的图像进行边缘检测，然后进行边缘抽取或边缘连接等操作。
该方法常用于图像增强和特征提取。
6. 基于形态学的图形操作方法：该方法是通过将待操作的图像和形态结构元素进行运算，来达到图形形态的改变，如腐蚀、膨胀等操作。
该方法常用于分割、去噪、文本区域定位等应用。
7. 基于变形操作的图形操作方法：该方法是通过对待操作的图像进行扭曲、变形等操作，来实现图像变换。
该方法在图像匹配、3D视觉等领域有广泛应用。
基于二值化处理与模板匹配的图像识别
科 技 天 地72INTELLIGENCE基于二值化处理与模板匹配的图像识别大连大学 姜志高摘 要：随着计算机智能技术的发展，自动化的图像识别程度已经成为现代计算机系统中的重要技术，二值化处理是图像识别的重要的预处理环节，通过对二值图像的信号计算，实现对象与图像背景的分割（segmentation），以及各个对象之间的图像分割。
分割的精度直接影响图像特征识别的准确率。
对模板匹配的图像识别由于图像的材质，光照环境与图像的清晰度等情况的出现，提出了一种基于模板匹配的图像轮廓提取和识别算法,以图像标定（labeling）和模板（template）为核心运算，得到Glassfire 算法对二值化的图像标定构成结果，并对区域边界进行有效的追踪。
以区域、轮廓跟踪为辅助计算处理，构建了从输入信号源图像到最终分离结果图像之间一系列的计算过程，将图像中所表现的物体按照算法定义的分割算法和模板匹配关系进行分类计算，模板匹配主要有平均绝对差MAD （Mean Absolute Difference），均方误差MSE（Mean Square Error）和归一化灰度关联NCG （Normalized Gray-Level Corrlation）三种方法，使计算机得到快速和正确的识别结果。
关键词：二值化处理 模板匹配 图像分割 图像标定 平均绝对差 均方误差 归一化灰度关联一、图像识别的研究背景与现状1、二值化物体识别问题研究背景计算机视觉技术在科学界得到了广泛的重视、开发和利用。
面对多种复杂场景，如何进行有效的自动分类识别图像是当前图像处理和模式识别领域中的重要研究课题。
2、边缘提取与图像识别算法研究现状人们已经意识到利用机器进行模式识别的可能性，边缘提取是图像分析中重要的研究方法，它们适用于物体形态的结构特征提取、拓扑控制、形状表示等方面。
边缘提取是计算机图像处理中的基本技术。
它的实质是图像二值化处理方法，骨架是物体形状的简化表示形式，它能够最大限度保留原始物体的重要形态和拓扑特征，广泛应用于模式识别、物体分类以及形态处理中。
基于模板匹配的人脸检测
基于模板匹配的人脸检测模板匹配技术在人脸检测中的应用原理是，将人脸图像预先处理成标准模板，然后在待检测图像中搜索与标准模板最相似的部分。
该技术的优点是算法简单、运算速度快，对于光照、角度、表情等因素的干扰有一定的鲁棒性。
然而，模板匹配技术也存在一些不足之处，如对噪声和遮挡较为敏感，且难以自适应多种人脸特征。
本文提出了一种基于模板匹配的人脸检测方法。
我们选取大量人脸图像并对其进行预处理，建立一个人脸模板库。
然后，对于待检测的图像，我们采用相关系数算法计算其与模板库中每个模板的相似度。
我们选取相似度最高的模板作为检测结果。
实验结果表明，该方法在人脸检测方面具有较高的准确率和速度。
在光照、角度、表情等复杂条件下，该方法仍能保持较好的检测效果。
然而，该方法对于噪声和遮挡较为敏感，且难以自适应多种人脸特征。
在今后的研究中，我们计划采用深度学习技术对模板库进行更新和优化，以提高方法的自适应能力和鲁棒性。
基于模板匹配的人脸检测方法具有简单、快速、鲁棒性等优点，但也有对噪声和遮挡较敏感等不足。
在未来的研究中，我们建议深入探讨深度学习技术与模板匹配技术的结合，以实现更加准确、自适应性强的人脸检测方法。
同时，我们也希望未来的研究能够如何提高算法的速度和可扩展性，以适应大规模实时检测的需求。
展望未来，随着技术的不断发展，人脸检测技术将会有更多的应用场景和挑战。
例如，如何实现跨种族、跨年龄、跨表情的人脸识别，以及如何解决多目标、复杂背景下的多人脸检测等问题。
隐私和安全问题也是人脸检测技术发展中需要的重要方面。
因此，在未来的研究中，我们建议不仅要算法的准确性和效率，也要重视如何保护个人隐私和数据安全。
基于模板匹配的人脸检测方法是计算机视觉领域的一项重要技术，具有广泛的应用前景和挑战。
通过不断的研究和创新，我们有信心能够克服这些挑战，为人脸检测技术的发展做出更大的贡献。
在基于多模板匹配的单人脸检测方法中，特征提取和匹配算法是两个关键环节。
基于AI技术的图像识别与处理应用指南
基于技术的图像识别与处理应用指南第1章图像识别与处理基础 (4)1.1 图像识别概述 (4)1.1.1 图像识别的基本流程 (4)1.1.2 图像识别的主要方法 (4)1.2 图像处理基本概念 (4)1.2.1 图像处理的基本操作 (4)1.2.2 常用图像处理算法 (5)1.3 技术在图像识别与处理中的应用 (5)1.3.1 深度学习模型在图像识别中的应用 (5)1.3.2 技术在图像处理中的应用 (5)第2章图像预处理技术 (5)2.1 图像增强 (5)2.1.1 直方图均衡化 (6)2.1.2 伽马校正 (6)2.1.3 自适应直方图均衡化 (6)2.2 图像滤波 (6)2.2.1 均值滤波 (6)2.2.2 中值滤波 (6)2.2.3 高斯滤波 (6)2.2.4 双边滤波 (6)2.3 边缘检测与轮廓提取 (6)2.3.1 边缘检测 (7)2.3.2 轮廓提取 (7)2.3.3 Canny边缘检测 (7)第3章特征提取与匹配 (7)3.1 传统特征提取算法 (7)3.1.1 SIFT算法 (7)3.1.2 SURF算法 (7)3.1.3 ORB算法 (7)3.2 深度学习特征提取方法 (7)3.2.1 卷积神经网络（CNN） (7)3.2.2 迁移学习 (8)3.2.3 对抗网络（GAN） (8)3.3 特征匹配技术 (8)3.3.1 暴力匹配 (8)3.3.2 最近邻匹配 (8)3.3.3FLANN匹配器 (8)3.3.4 RANSAC匹配 (8)第4章深度学习基础 (8)4.1 卷积神经网络（CNN） (8)4.1.1 卷积神经网络简介 (8)4.1.3 池化层 (9)4.1.4 全连接层 (9)4.1.5 常见卷积神经网络结构 (9)4.2 深度信念网络（DBN） (9)4.2.1 深度信念网络简介 (9)4.2.2 稀疏自编码器 (9)4.2.3 限制玻尔兹曼机 (9)4.2.4 DBN的训练方法 (9)4.3 循环神经网络（RNN） (9)4.3.1 循环神经网络简介 (9)4.3.2 RNN的基本结构 (10)4.3.3 长短时记忆网络（LSTM） (10)4.3.4 门控循环单元（GRU） (10)第5章目标检测技术 (10)5.1 传统目标检测方法 (10)5.1.1 基于特征匹配的目标检测 (10)5.1.2 基于模板匹配的目标检测 (10)5.1.3 基于机器学习的目标检测 (10)5.2 基于深度学习的目标检测算法 (10)5.2.1 RCNN系列算法 (10)5.2.2 单次多框检测器（SSD） (11)5.2.3 YOLO系列算法 (11)5.2.4 RetinaNet (11)5.3 目标跟踪技术 (11)5.3.1 基于相关滤波的目标跟踪 (11)5.3.2 基于深度学习的目标跟踪 (11)5.3.3 基于优化方法的目标跟踪 (11)第6章语义分割与实例分割 (11)6.1 语义分割概述 (11)6.2 基于深度学习的语义分割算法 (12)6.2.1 卷积神经网络（CNN）基础 (12)6.2.2 全卷积神经网络（FCN） (12)6.2.3 编码器解码器结构 (12)6.2.4 区域分割网络（RCNN系列） (12)6.3 实例分割技术 (12)6.3.1 实例分割概述 (12)6.3.2 Mask RCNN (12)6.3.3 PointRend (12)6.3.4 SOLO系列 (12)第7章图像识别应用案例 (13)7.1 自然场景文本识别 (13)7.1.1 背景介绍 (13)7.1.2 技术要点 (13)7.2 人脸识别技术 (13)7.2.1 背景介绍 (13)7.2.2 技术要点 (13)7.2.3 应用案例 (14)7.3 交通场景识别 (14)7.3.1 背景介绍 (14)7.3.2 技术要点 (14)7.3.3 应用案例 (14)第8章计算机视觉与技术的融合 (14)8.1 增强现实与虚拟现实技术 (14)8.1.1 增强现实技术 (14)8.1.2 虚拟现实技术 (15)8.2 视觉导航 (15)8.2.1 视觉感知 (15)8.2.2 路径规划 (15)8.3 自动驾驶技术 (16)8.3.1 环境感知 (16)8.3.2 决策与控制 (16)第9章图像处理与技术的行业应用 (16)9.1 医疗影像诊断 (16)9.1.1 概述 (16)9.1.2 应用案例 (16)9.2 工业检测与自动化 (17)9.2.1 概述 (17)9.2.2 应用案例 (17)9.3 农业领域应用 (17)9.3.1 概述 (17)9.3.2 应用案例 (17)第10章伦理与法律问题 (17)10.1 数据隐私与保护 (17)10.1.1 数据收集与存储 (17)10.1.2 数据使用与共享 (18)10.1.3 数据安全与合规 (18)10.2 人工智能伦理问题 (18)10.2.1 公平性与歧视 (18)10.2.2 人类就业与权益 (18)10.2.3 人工智能道德责任 (18)10.3 法律法规与政策建议 (19)10.3.1 完善法律法规体系 (19)10.3.2 加强监管与执法 (19)10.3.3 政策支持与引导 (19)第1章图像识别与处理基础1.1 图像识别概述图像识别是指利用计算机技术对图像进行自动分类和识别的过程。
使用计算机视觉技术进行图像识别和目标定位的方法
使用计算机视觉技术进行图像识别和目标定位的方法随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别和目标定位已经成为人工智能领域中的热门研究方向。
这项技术的应用广泛，包括人脸识别、自动驾驶、智能安防等领域。
本文将介绍一些常见的方法和算法，讨论如何使用计算机视觉技术进行图像识别和目标定位。
一、图像识别方法1.基于传统特征的方法：这种方法通过从图像中提取特征并将其与已知的特征进行比较来实现图像识别。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
其中，颜色特征常用于物体识别和图像分类，纹理特征适用于纹理识别和表面检测，而形状特征则可用于目标检测和识别。
2.基于深度学习的方法：深度学习在图像识别中发挥了重要作用。
主要采用卷积神经网络（CNN）模型和循环神经网络（RNN）模型，通过反向传播算法对大量图像数据进行训练，从而实现高效的图像识别。
这些模型可以自动学习图像的特征，从而在图像分类、目标检测和分割等任务中取得了显著的成果。
二、目标定位方法1.基于模板匹配的方法：该方法通过将目标的图像模板与输入图像进行比较，以确定目标在图像中的位置。
模板匹配可以是基于灰度值、颜色或纹理等特征的匹配。
然而，该方法对光照变化和图像噪声较为敏感，因此对于复杂图像的目标定位效果有限。
2.基于特征提取的方法：这种方法通过提取目标图像的特定特征，如边缘、角点等，来定位目标。
常用的算法有SIFT、SURF和ORB等。
这些算法能够在图像中找到关键点，并计算它们的描述符，从而实现目标的定位。
特征提取方法的优点是对图像变形和噪声具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景和多目标定位较为困难。
3.基于深度学习的方法：深度学习在目标定位中也产生了显著影响。
通过训练一个多层神经网络来学习目标和背景的关系，从而实现目标的准确定位。
这种方法在目标检测和跟踪中使用广泛，可以应对复杂的场景和多目标定位问题。
三、计算机视觉技术的应用1.人脸识别：人脸识别是计算机视觉技术的典型应用之一。
通过识别人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，可以实现人脸检测、人脸跟踪和人脸认证等功能。
研究基于模板匹配的图像识别技术
研究基于模板匹配的图像识别技术引言随着科技的不断进步，图像识别技术的应用范围越来越广泛，从人脸识别、车辆识别到医疗图像分析等领域都有着深入的应用。
而在图像识别的算法中，基于模板匹配的技术是一种比较常见的算法。
本文旨在介绍基于模板匹配的图像识别技术及其应用。
第一章基础知识1.1 模板匹配模板匹配是指在一个图像中寻找与给定模板最相似的部分。
简单来说，就是在图像中寻找和模板相似的位置。
模板匹配的方法有多种，如基于像素比较的方法、基于滤波器的方法等。
其中最常见的是基于像素比较的方法，其计算方法为：首先将模板和图像分别转化为灰度图像，然后将二者的像素逐一进行比较，得出相似度最高的点即为模板在图像中的位置。
1.2 特征提取特征提取是在图像识别中必不可少的环节。
其目的是从原始数据中提取出最具有代表性的特征，以便进行分类或识别。
特征提取的方法有多种，常见的方法包括颜色直方图、边缘检测、角点检测等。
第二章模板匹配算法2.1 基于相关系数的模板匹配算法基于相关系数的模板匹配算法是一种最常见的模板匹配算法。
其计算方法为：首先将模板和图像分别转化为灰度图像，并将模板和图像分别归一化为均值为0，标准差为1的形式。
这一步的目的是将模板和图像在数量级上缩放到相同的范围内。
然后将模板在图像上滑动，一次计算一组像素值，每次计算后计算模板和图像之间的相关性系数。
在所有的相关系数中找出最大值，即为模板在图像中的位置。
2.2 基于最小二乘法的模板匹配算法基于最小二乘法的模板匹配算法是一种另一种常见的模板匹配算法。
其计算方法为：首先将模板和图像分别转化为灰度图像，并将模板和图像分别归一化为均值为0，标准差为1的形式。
然后将模板和图像转化为列向量，将模板向量作为一个线性组合的系数，使其最小化和图像向量之间的二范数平方。
根据最小二乘法的原理，找到使得误差最小的模板向量，即可得到模板在图像中的位置。
第三章基于模板匹配的图像识别实例3.1 人脸识别人脸识别是图像识别中的一个广泛应用领域。
实现嵌入式图像识别的基本原理及方法
实现嵌入式图像识别的基本原理及方法嵌入式图像识别是一种在嵌入式设备上进行图像识别和处理的技术。
随着物联网的发展和智能终端的普及，嵌入式图像识别被广泛应用于人脸识别、车牌识别、智能监控等领域。
本文将详细介绍嵌入式图像识别的基本原理及常用方法。
首先，我们来了解一下嵌入式图像识别的基本原理。
嵌入式图像识别主要包括图像采集、特征提取和分类器三个基本步骤。
图像采集是获取待处理图像的过程。
在嵌入式设备中，常用的图像采集方式有摄像头、红外相机等。
通过这些设备，嵌入式设备能够实时地获取到待处理的图像。
特征提取是无监督学习的一项重要任务，其目标是从原始图像中提取出代表图像特征的信息。
在嵌入式图像识别中，常用的特征提取方法有：颜色直方图、灰度直方图、纹理特征等。
这些特征能够从图像中提取出重要的特征信息，为后续的分类识别提供依据。
分类器是嵌入式设备中进行图像识别的核心部分。
在图像识别过程中，分类器根据特征提取得到的信息，将图像分为不同的类别。
常用的分类器有支持向量机（SVM）、神经网络等。
这些分类器能够根据图像的特征信息进行训练，从而在新的图像中进行分类识别。
除了基本原理，嵌入式图像识别还有多种常用方法。
下面介绍几种常见的方法。
1. 基于模板匹配的方法：该方法通过将待识别图像与已有的模板进行相互比对，从而找到最相似的模板。
这种方法适用于特定场景下的图像识别，如人脸识别等。
2. 基于机器学习的方法：该方法通过训练分类器，从大量已知类别的图像中学习特征分布，进而实现对未知图像的分类识别。
常用的机器学习方法包括支持向量机、卷积神经网络等。
3. 基于深度学习的方法：与机器学习方法不同，深度学习是一种通过模拟人脑神经网络实现图像识别的方法。
该方法通过多层次的神经网络，实现从底层特征到高层语义的抽取和关联，从而实现更加准确的图像识别。
除了以上方法，嵌入式图像识别还可以结合其他领域的技术，如图像增强、图像分割等，以提高识别的准确性和鲁棒性。
基于模板匹配的图像配准算法
基于模板匹配的图像配准算法问题陈述在图像配准过程中，我们需要寻找一种方法将一个图像（目标图像）与另一个图像（模板图像）对齐。
模板匹配算法通过在目标图像中搜索与模板图像最相似的部分来确定图像之间的对应关系。
然而，在实际应用中，由于图像内容复杂多变、噪声干扰和视角差异等问题，使得模板匹配算法的准确性受到了挑战。
研究现状目前，已经有很多研究者提出了各种基于模板匹配的图像配准算法，这些算法在处理各种图像配准问题时各有优劣。
其中，最为经典的是基于灰度值的模板匹配算法，它通过计算目标图像与模板图像的像素灰度值差异来确定匹配位置。
这种算法简单易实现，但在处理噪声较大或者光照不均的图像时，其性能会受到很大影响。
为了提高匹配精度，研究者们还提出了基于特征的模板匹配算法。
这种算法通过提取图像中的边缘、角点、纹理等特征来进行匹配，从而在一定程度上提高了匹配精度。
然而，基于特征的模板匹配算法对于视角差异和形变较大的图像处理效果并不理想。
算法原理基于模板匹配的图像配准算法主要分为以下几个步骤：确定模板图像：选择一张较小尺寸的图像作为模板，可以手动选择或者通过预处理自动确定。
计算相似度：在目标图像中搜索与模板图像最相似的部分，通过计算相似度得分来判断是否匹配。
确定搜索范围：为了减少计算量，通常会限制搜索范围，例如在目标图像中划定一个矩形区域进行搜索。
迭代搜索：通过不断调整搜索范围和相似度计算方法，逐步提高匹配精度。
实验设计与结果分析在实验中，我们选取了不同类型的图像进行配准，包括自然场景、人脸、文字等。
为了评估算法性能，我们采用了客观评价标准，如准确率、召回率和F1分数等。
实验结果表明，基于模板匹配的图像配准算法在不同类型的图像配准问题上均取得了较好的效果，准确率和F1分数均优于其他同类算法。
然而，该算法仍存在一些局限性，例如对于复杂形变和噪声干扰的处理效果不佳。
未来可以尝试结合深度学习技术，通过训练神经网络来进一步提高匹配精度。
基于模板匹配的检测方法
基于模板匹配的检测方法1. 基于模板匹配的检测方法是一种常用的目标检测算法，其基本原理是通过在图像中寻找与预定义模板最相似的图像区域来实现目标检测。
2. 在模板匹配中，首先需要选择一个合适的模板作为目标对象的表示。
模板通常是一个小区域图像，可以是人脸、车辆、纹理等不同类型的目标。
3. 接下来，将选定的模板与待检测图像进行比对。
比对的方法可以是像素级比较，也可以是基于特征描述符的相似度计算。
4. 基于像素级比较的模板匹配方法将模板与待检测图像的每个像素进行逐一比较，计算他们之间的差异度。
差异度可以使用欧式距离、汉明距离等指标来度量。
5. 基于特征描述符的相似度计算方法利用目标区域的特征信息来表示模板和待检测图像，如利用颜色直方图、梯度方向直方图等特征描述符。
6. 接下来，在待检测图像中滑动模板，将模板依次与图像中所有可能的区域进行比对。
7. 在比对过程中，可以使用不同的匹配策略。
常见的匹配策略包括最小差异度匹配和最大相似度匹配。
8. 最小差异度匹配方法中，搜索图像区域与模板最相似的区域是使差异度最小的区域。
差异度的计算可以使用均方差、相关系数等指标。
9. 最大相似度匹配方法中，搜索图像区域与模板最相似的区域是使相似度最大的区域。
相似度的计算可以使用相关系数、余弦相似度等指标。
10. 在匹配过程中，可以设置阈值来控制匹配的准确性。
当差异度或相似度低于阈值时，则认为找到了目标区域。
11. 模板匹配方法的优点之一是简单易实现，无需训练阶段，适用于一些目标形状简单、纹理清晰的场景。
12. 模板匹配方法的缺点之一是对目标尺度、姿态、光照等变化敏感，容易受到背景干扰的影响。
13. 为了提高模板匹配方法的性能，可以采用多尺度模板匹配的策略。
即通过对模板进行缩放，实现对不同尺度目标的检测。
14. 多尺度模板匹配策略中，可以将待检测图像进行多次缩放，然后将模板依次与不同尺度的图像进行比对。
15. 在多尺度模板匹配过程中，可以选择不同尺度的模板或使用图像金字塔来实现尺度变换。
基于模板匹配的人脸识别
基于模板匹配的人脸识别篇一：人脸检测和识别技术的文献综述人脸识别技术综述摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。
关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法;随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。
人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2] 。
1. 人脸识别技术基本介绍人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3] ，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得出相似程度的相关信息。
计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。
首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。
为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。
模板匹配技术在图像识别中的运用
122计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering在模式识别领域，模板匹配属较为常规的方法，确定对象物在图像中的位置，由此完成对象的识别操作。
现有经验表明，模板匹配技术在条码识别、指纹识别等应用场景中均具有可行性。
1 模板匹配技术在图像识别中的运用实例模板匹配技术得以实现的关键前提在于得到数学函数的支撑，准确确定被搜索图的坐标关系，将其代入数学模型内，做相应的处理。
模板匹配技术是模式识别领域应用较为广泛、效果较为良好的方法，但在面对各类干扰因素时，需要协同运用数学模型，更好地满足图像识别的质量和效率等层面的要求。
1.1 条码识别模板匹配技术已经在条码识别领域取得较突出的应用效果，其中变造币横竖条码是基础，确定特定的数轴，在该基础上增添二维图像的灰度投影，再依托于已经建立的数学模型，高效完成在数轴上的匹配操作，期间产生的噪音可相互抵消，可减小干扰，因此有利于提高识别的效率、降低识别错误现象的发生概率。
垂直于水平2个方向的图像可根据灰度分布特征做特定的灰度投影操作，此方式下将生成模板投影所对应的投影序列，与此同时也能够得到等待匹配图像的投影序列，再将两者加以匹配，确定相关值，将该结果代入投影函数内。
模板匹配具有动态化的特性，具体体现在模板投影曲线的层面，其存在上下滑动的变化特点，经过对比分析后，若两幅图具有相匹配的关系，则意味着相关函数最大值较大，即超过门限值。
1.2 指纹识别依托于模板匹配技术，可以有效缩短指纹识别的持续时间，其中多道计算步骤均可以得到精简处理，由此在较短的时间内完成了匹配操作。
整个匹配过程具有阶段化的特征，其匹配操作可以分为多个细分的环节：每间隔M 个点搜索下匹配结果的优劣，从中做出甄别，确定存在极大匹配的周边，针对该范围的参考值的位置做匹配操作，全过程中匹配点得到有效的保留，可以较好地规避匹配点丢失的情况；在前述基础上，对M 个点随机计算，生成突出特征随机序列，其意义在于可决定后续计算误差的先后顺序；经前述流程后，最后抛弃固定阈值，从中选择最具应用价值的单调增长性阈值序列，此时可以规避匹配序列的阈值点丢失的问题，识别结果的精度得到保证。
模板匹配技术在图像识别中的应用
模板匹配技术在图像识别中的应用作者：王琦煜来源：《科学家》2017年第04期摘要：模式识别就是使用计算机采用数学模型的方式对需要研究的对象进行判读与处理。
在众多模式识别技术中模板匹配技术是其中容易实现的一种，模板匹配数学模型容易构建，通过将模板匹配技术应用到图像识别中有助于增强图像识别的准确性，提升图像识别效果。
本文重点分析了模板匹配技术在图像识别中的应用，并分析了其中存在的问题与对应的解决方法。
关键词：模板匹配技术；图像识别；应用中图分类号：TP2文献标识码A文章编号2095-6363（2017）04-0093-02计算机采用模式识别的方式需要研究问题是利用计算機去替代人将图像中所包含的目标找出来。
在使用计算机去识别的过程中，多数需要使用不同传感器获得不同成像条件下在不同时间上2张以上图片的对比，或者使用已有的图片去与另一幅图片进行对比，这个过程就是模板匹配的过程。
模板匹配是最为基本、最为原始的模式识别方法，借助模板匹配技术能够在图像中将物体找到，通常情况下待匹配的图像是模板匹配技术需要使用的模板，与模式识别模式较为类似。
1.模板匹配技术在图像识别中的应用模板匹配技术的基本原理是通过使用数学函数将被搜索图的对应坐标关系找出，将找到的对应关系代入到数学模型中。
在这个过程中模板匹配技术具备的图像识别能力往往较强，但是若处于严重干扰状态，或者参照的模板出现了较大变动，就需要使用更为深层的数学工具，构建出新条件下的数学模型。
模板匹配技术包含了神经网络、模糊数学、自适应控制等技术，运算速度较快、实现方法简单，因此，将模板匹配技术应用到图像识别当中有着较为重要的意义。
1.1条码识别变造币横竖条码是模板匹配技术进行条码识别的基础。
其具体实施原理：在一个数轴上加上二维图像的灰度投影，然后以数学模型为基础，在特定数轴上进行匹配，可提升匹配效率，且在该投影过程中，因为其中产生的噪音有相互抵消的情况，这在一定程度上降低了误判、漏判的概率。
基于模板匹配的图像识别方法研究及系统设计
146计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering图像识别就是对图像信息进行描述以及分类的技术，发展该技术的目的是让计算机代替人眼对图像进行识别，并且检索出图像中的各种信息，利用计算机来辅助人们工作。
经过多年的发展，图像识别技术逐渐呈现出细化特征，衍生出多种子学科，比如说动态图像识别、人脸识别以及数字识别等，在交通、安防等领域发挥出重要的作用，具有巨大的发展潜力。
1 模板匹配介绍想要弄清楚在模板匹配的基础上如何进行图像识别系统的设计，我们先要了解模板匹配的基本概念。
在图像识别这一概念刚刚形成之时，科研人员最先进行研究的图像识别方法就是模板匹配。
该技术是从生物仿生学领域演化而来，模拟人的研究以及大脑检索以及识别图片的方式，是一种最基础的图像识别方法。
该技术研究的重点是针对一幅静止的图像，研究特定的识别物在该图像上的方位，通过这种方式判断待识别图像中的各种信息，从工作原理上来看，该技术就是对不同的图像以特定的参数（特征）为基础所进行的匹配动作[1]。
这种图像识别技术的优势在于工作原理简单，不同借助复杂的算法就可以进行图像识别工作，但是其缺点也十分明显，一方面是处理的速度慢，特别是在处理大量图像数据的时候会出现宕机问题，另一方面就是灵活性差，如果原图像出现了大小变化或者图像的旋转，则无法进行有效识别，在实际使用时具有很大的局限性。
2 模板匹配基础上图像识别算法构建方式2.1 图像的预处理在进行图像识别工作的时候，由于各种图像采集设备的参数以及工作环境不同，其采集到的图像质量存在着很大的差异，在这种客观条件的制约下，想要保证图像识别的准确率，就要先要对图像进行预处理工作。
具体来说，就是通过图像识别系统中的识别模块，将待处理的图片进行分检，这项工作的主要目的是对待识别图像进行优化，对图像中的无用信息进行清除，以此来提高图像中有用信息的可探测性。
基于模板的匹配识别算法
算法轮廓假定数据是从两个txt文档（一个存放X轴的数据，另一个存放Y轴的数据）中读取。
（FILE *Axis_X,*Axis_Y）1：首先制作模板多做几次实验，从实验中获取Vectors_Num个基本数据(特征向量)，制作好模板，便于比对。
记录好提取数据的间隔Delay_Time。
对于本实验来说，需要四个模板（左移（X），右移（X），上移(Y)，下移(Y)）,表示如下：/*******Four Patterns To Be Matched With******************* Notes: Only use the left hand***********************************************************/ int LeftShiftX[Vectors_Num] =int LeftShiftY[Vectors_Num] =int RightShiftX[Vectors_Num]=int RightShiftY[Vectors_Num]=int UpShiftX[Vectors_Num] =int UpShiftY[Vectors_Num] =int DownShiftX[Vectors_Num] =int DownShiftY[Vectors_Num] =2：采集样本数据如何采集数据也是很重要的。
下面的数组保存获取的数据：int Sample_X[Vectors_Num]={0};int Sample_Y[Vectors_Num]={0};首先设定一个阀值#define Threshold_Flag 100 /*start flag range*/为了便于比较，设定两个基值：#define BaseX 2100 /*the basic value of X axis*/#define BaseY 1400 /*the basic value of Y axis*/然后开始打开文件，从文件中读取数据/* open the file for read */if((Axis_X=fopen("c:\\11.txt","r"))==NULL){printf("Can not Open File--11.TXT !\n");exit(1);}else{printf("Open File====11.TXT Successfully!\n");}if((Axis_Y=fopen("c:\\22.txt","r"))==NULL){printf("Can not Open File--22.TXT !\n");exit(1);}else{printf("Open File====22.TXT Successfully!\n");}读取数据时候，我们建立了一个数组（两个元素，一个存放X轴的数据，另一个存放Y轴的数据）作为临时存放从两个文件中获取的数据。
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M-1
模板T
M
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
5.1Βιβλιοθήκη 目概的述在图像中寻找是否有所关心的目标。
基本思想
拿已知的模板和 原图像中同样大 小的一块区域去 对。
N-M+1
N-M+1
M-1
子图S
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
5.2
全局模板匹配
平方误差度量
假设模板的大小为m×n，图像大小为 Width×Height。模板中某点坐标为(x0,y0)，灰度 为U(x0,y0)；与之重合的图像点坐标为(X0-x0,Y0-y0) ，灰度为V(X0-x0,Y0-y0)。则一次匹配的结果为：
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
5.2
全局模板匹配
y N K (m,n)
相关性度量
设图像f(x,y)大小为M×N， x 目标模板w(x,y)的大小为J×K， M 常用相关性度量R(x,y)来表示 它们之间的相关性：
J
R m, n f x+m, y n w x, y
作垂直方向投影
其中，横坐标是图像的x坐标，纵坐标即黑色线条 的高度代表了该列上白色点的个数。图中间的高 峰部分就是我们要找的水平方向上纪念碑所在的 位置，这就是投影法。
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
1
投影法
可以看出投影法是一种很自然的想法， 有点象灰度直方图。为了得到更好的效果， 投影法经常和阈值化一起使用。由于噪声点 对投影有一定的影响，所以处理前最好先做 一次平滑，去除噪声。
[ f x j, y k t j, k ]
j 1 k 1 1
J
K
2
全部图像都搜索后，找到最小的即为结果。
第 5 5.3 模板向量匹配 章 基 SSDA法(Sequent Similarity Detection 于 模 A1gorithm)： 板 直接用相关法求匹配的计算量很大，除匹配点外，都 匹 配 是在非匹配点上做无用功。 的 图 序贯相似性度量法： 选择一个固定门限，若在某点上计算两幅图像的残差 像 识 和的过程中，残差和大于该固定门限，就认为当前点不是 别 匹配点，从而终止当前残差和的计算，转向其他点去计算
应用现状
1、文字识别 2、生物识别 3、条码识别 4、目标跟踪 5、工业检测
第 5 5.2 全局模板匹配 章 基 于 模 为了从图像中确定出是否存在某一目标，可 板 匹 把某目标从标准图像中预先分割出来作为全局描 配 述的模板，然后在另一幅图像中搜索是否有这种 的 图 模板目标。 像 识 别
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
5.4
特征匹配
最小距离分类器
该分类器基于对模式的采样来估计各类模式 的统计参数，并且完全由各模式类的均值和方差 确定。
j 用均值矢量 m j 表示： 1 mj x j 1, 2,, w N j x j
假定有w个类，并给出w个参考矢量(此处具 体为均值量) m1, m2 , mw ，在这里将每一个模式
残差和，最后认为残差和增长最慢的点就是匹配点。
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
5.4
特征匹配
若图像待识别部分和模板都用特征向量表示，则 向量的维数大为减少。例如用不变矩描述时，则 f(j, k)和w(j, k)特征向量只有7维，即：
x x11 , x12 , x13 , x14 , x15 , x16 , x17 ,
第 蓝幕技术 5 章 基 蓝幕技术又叫做色度键技术，简单地说， 于 模 他是通过在同一色彩的背景上拍摄物体，通过 板 背景色彩特殊的色调信息加以区分前景和背景 匹 ，从而达到自动去除背景保留前景的目的。 配 的 图 像 识 别
T T D j ( x) ( x m j ) ( x m j ) x .x x .m j m j .( x m j ) T T
第 5 二阶段模板匹配 章 5.5 基 于 粗检索：每隔若干个像素把模板和图像重叠，并 模 计算匹配的尺度，求出对象物大致存在的范围。 板 匹 细检索：在粗检索求出的范围内，让模板每隔一 配 个像素移动一次，根据求出的匹配尺度确定对象 的 物所在的位置。 图 像 识 别
x y
在点(m,n)处的全局样本相关
式中，m=0,1,2…, M-1; n=0,1,2,…, N-1。
第 5 5.2 全局模板匹配 章 基 相关性度量 于 模 板 进一步规格化相关度： 匹 配 J K 的 f1 j m, k n w j , k 图 j 1 k 1 R m, n J K 像 1 J 1 K 识 [ f12 j m, k n ]2 [ w2 j , k ] 2 别 j 1 k 1 j 1 k 1
y w11 , w12 , w13 , w14 , w15 , w16 , w17 ,
x和w向量差可用差向量的范数来表示：
DJ x, w x w x w
2
T
x w
第 5 5.4 特征匹配 章 基 若图像中已分割出L个目标物，求其中是否有目 于 标物W，则只需求出L个 模 板 2 匹 D x , w w x j 1, 2,..., L j j 配 的 选出其中最小的一个Dj，即为与w相似的图像。 图 像 识 别
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
2
差影法
基本思想：将前后两幅图像相减，得到的差 作为结果图像。
原始图像:前景+背景
背景
原图和背景相减的结果
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
差影法是非常有用的，比如说可以用在监 控系统中。在银行金库内，摄像头每隔一小段 时间，拍摄一幅图，与上一幅图做差影；如果 差别超过了预先设置的阈值，说明有人，这时 就应该拉响警报。 我们在介绍灰度窗口变换时，曾经提到了 电影“阿甘正传”特技中应用了“蓝幕”技术 ，其实也包含了差影法的原理。
第 5 章 5.4 特征匹配 对于 m j 的最小距离分类就是把输入的新模式x分 基 于 为 类，遵循的分类规则就是x与参考模型原型 m 之 j j 模 板 间的距离，与哪一个最近就属于哪一类。 匹 配 可采用欧氏距离来确定两者之间的接近程度： 的 图 D j ( x) x m j j 1, 2,, w 像 识 欧氏距离的最小值代表了模式的最佳匹配。继续对 别 上式进行推导：
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
投影法和差影法
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
1
投影法
举例说明：
图1.1
华盛顿纪念碑
图1.2
将图1.1二值化
如何识别出纪念碑的具体位置？
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
1
投影法
由于纪念碑所在的那几列 的白色点比起其它列多很多， 那么把该图在垂直方向做投影。 即扫描图像的每一列像素，统 计该列中有多少像素的灰度值 为255，然后绘制柱状图。