关于物体识别报告
关于物体识别报告
篇一：文字识别开题报告
太原理工大学信息工程学院
本科毕业设计（论文）开题报告
毕业设计(论文)题目
基于边缘检测的文字图像识别
学生姓名
专 业
班 级
信息 导师姓名 报告日期07-1
指导教
师意见
签字 年 月 日
专业(教
研室)主
任意见
年 月 日
系主任 意 见 年 月 日
1. 国内外研究现状及课题意义
文字图像信息是人类获取外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多的利用图像信息来识别和判断事物，解决实际问题。例如：由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量地面和空间的照片，人们要分析照片，获得地球资源、全球气象和污染情况等；在医学上，医生可以通过X射线分析照像，观察到人体个部位的多次现象；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产；生活中，交通管理部门也要利用文字图像识别技术确定违章车辆的牌照，对其进行监督管理，由此可见文字图像信息的重要性【1】。
获得文字图像信息非常重要，但更重要的是对文字图像进行处理，从中找到我们所需要的信息，因此在当今科学技术迅速发展的时代，对文字图像的处理技术提出了更高的要求，能够更加快速准确的获得有用信息。
1.1国内外研究现状
20世纪20年代文字图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，电子计算机的发展得到普遍应用，文字图像处理技术也不断完善，逐渐成为一个新兴的科学。从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理技术也向更高、更深的层次迈进。到了20世纪90年代，机器人技术已经成为工业的三大支柱之一，人们已经开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统来理解外部世界，这被称为图像理解活计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力道这项研究，取得了不少重要的研究成果。
数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提取有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。目前，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。数字图像处理因易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故事一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。主要用于图像变换、测量、模式识别、模拟以及图像产生。广泛应用在遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域【2】。
1.2文字图像识别面临的问题
文字图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别、物体识别。现在对于文字图像识别技术的研究，还面临几个问题，一是图像数据量大，一般来说，要取得较高的识别精度，原始图像应具有较高的分辨率，至少应大于64×64。二是图像污
损，由于目标环境的干扰、传输的误差、传感器的误差、噪声、背景干扰、变形等会污损图像。三是准确性，位移、旋转、尺度变化、扭曲，和人类的视觉一样，目标和传感器之间存在有位置的变化，因此，要求系统在目标产生位移、旋转、尺度变化、扭曲时，仍能够正确识别目标。四是实时性，在军事领域的应用中，大都要求系统能够实时的识别目标，这就要求系统有极快的出来速度和识别效率【3】。
1.3边缘检测处理文字图像的优势
图像的边缘是图像的基本特征，所谓边缘是指其周围像素灰度的阶跃变化活屋顶变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间。从本质上说，边缘是图像局部特性不连续性的反映，它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始，由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此边缘提取的首要任务是要检测出图像局部特性的不连续性，然后剔出某些边界点或补充间断点，并将这些边缘像素连成完备的边界【4】。
文字图像的边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，
。保留了图像重要的结构属性，提高了图像处理的准确性和实时性【5】
2.主要研究内容
通过学习数字图像处理和MATLAB软件的应用，了解边缘检测处理对文字图像的理论基础和过程，用MATLAB软件对文字图像进行边缘检测。该课题在研究过程中主要要解决如何运用MATLAB语言实现对文字图像进行滤波、增强、检测、和定位，把文字图像中的有用信息和背景噪声区分开，其中的关键在于MATLAB语句的编写。
3.拟采用的研究思路（方法、技术路线、可行性论证等）
完成该论文，首先要学习数字图像的获取、变换、增强、复原、彩色处理、编码、分割等基础理论知识，然后绘制实现图像分割的流程图，编写相应的MATLAB程序，最后用MATLAB软件进行边缘点分析和仿真。
因此，先根据研究内容采用文献检索查阅文字图像处理的现有成果和发展趋势，然后再通过自行上机实践进一步研究，最终得出一些有用的结论。
4.设计工作安排及进度
1-2周根据毕业设计题目和要求收集有关资料
3-5周复习巩固该课题所需的专业知识，同时了解该课题，准备写论文的文献资料
6-7周完成毕业论文的翻译部分，进一步了解相关知识
8周 对完成该课题制定初步设计方案和详细计划
9-10周 完成论文的绪论和基础知识介绍部分
11-12周 完成论文的上机操作和实验部分
13周 对论文进行总结分析，得出研究结论，完成初稿
13-14周 对论文初稿进行全面修改和整理
15周 论文答辩
5.参考文献
1盛利元，李宏言，数字图像处理实验教学探索与实验软件研制，电气电子教学学报，2006,27（3），75-82
2 田浩鹏，董怡彤，关于数字图像处理技术的研究，北方经贸，2010，12，140-141 3 朱志刚，数字图像处理，北京，电子工业出版社，1998,446
4 董东，图像边缘检测方法简介，试验技术与试验机，2004,44（3、4）,64-71
5 Lindeberg, Tony "Edge detection and ridge detection with automatic scale selection", International Journal of Computer Vision, 30, 2, pp 117--154, 1998
篇二：开题报告 人脸检测与识别
毕业设计(论文)
开题报告
题 目:人脸检测与识别系统设计
院系名称： 电气工程学院 专业班级：自动F0904
学生姓名：陈龙斌 学 号： 200948280407
指导教师： 吴翔教师职称：讲师
2013 年 03 月 02 日
开题报告填写要求
1．开题报告（含“文献综述”）作为毕业设计（论文）答辩委
员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指
导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签
署意见及所在专业审查后生效。
2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设
计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，禁止打印
在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见。
3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）
在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于15
篇（不包括辞典、手册）。
4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94
《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，
一律用阿拉伯数字书写。如“2006年11月20日”或“2006-11-30”。
毕业设计（论文）开题报告
篇三：开题报告
玉溪师范学院
毕业设计（论文）开题报告
论文题目：基于视频的运动目标检测与跟踪方法研究——基于帧间差分的目标检测
学 院： 信息技术工程学院
专业班级：09通信工程一班
学生姓名：谢君芳
学生学号：2009093108
指导教师：乐应英
2013年1月12日
基于视频的运动目标检测与跟踪方法研究
——基于帧间差分的目标检测
开题报告
一、 研究的背景和意义
在人们感知到的环境信息中，视觉信息占了很大的比重，其中动态视觉信息更是其主要组成部分。感知环境中的这些动态视觉信息己成为计算机视觉的一个重要的研究方向。在现实生活中，大量有意义的视觉信息都包含于运动之中。尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，比如航空和军用飞机的制导、交通流量的监测、重要场所的保安以及汽车的自动驾驶和辅助驾驶等等，人们往往对运动的物体更感兴趣。
运动目标检测与跟踪是近些年来图像处理和计算机视觉领域的一个非常活跃的分支，是动态图像分析的基础。目标的运动图像序列提供了比目标静止时更多的有用信息，使得我们可以利用运动目标检测与跟踪技术获得比静止图像更有实用价值的信息。
运动目标检测和运动目标跟踪两方面具有非常紧密的关系。作为运动目标跟踪的基础，运动目标检测是实时的在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。而运动目标跟踪是做为衔接运动目标检测和上层的目标行为分析和理解的一个重要环节。所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法，在序列图像中寻找与目标模板最相似的图像的位置，简单的说就是给目标定位。在实际应用中，运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确定位目标，为下一步的目标行为分析与理解提供了可靠的数据来源，而且也可以为运动目标检测提供帮助。
综上，对运动目标检测与跟踪有关算法的研究具有重大的理论价值和意义。
二、 研究内容和拟解决的关键问题
研究内容：基于视频的运动目标检测与跟踪方法，即智能视频监控（IVS, Intelligent Visual Surveillance）借助计算机强大的计算能力和与视频图像处理、模式识别、人工智能等多项技术的结合，在不需要人为干预的情况下，实现对视频场景中目标进行自动检测、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，给出对它们行为和动作的描述，自动发现可疑情况，实现系统对场景中的异常鉴别及自动报警功能。
而运动目标的检测是视频监控应用中最为广泛也是最为基础的一部分，即是从图像中检测出各种可能的运动区域。目标的跟踪等后期分析依赖于目标检测的结果。主要是在给定的序列图像中找到我们感兴趣的运动目标，也就是“定位”问题。近几十年来，人们对序列图像中的运动目标检测技术做了大量的研究工作。归纳起来主要有以下几种方法：帧间差分方法、背景减法、光流法。在这里我主要采用的方法是帧间差分方法。
运动目标检测就是从视频序列图像中利用图像的时间和空间相关性检测出两帧图像之间特征分量的变化，如灰度、纹理、边缘等特征分量，从图像中检测出各种可能的运动区域。通过检测出的可能运动区域，进一步排除误判区域即虚警消除，确定出准确运动目标。如阴影的消除主要为了防止投射在背景上的运动阴影所造成的目标形状扭曲、目标连接和目标数估计错误等影响，以便于更精确地提取运动目标。基于检测出的运动目标，提取目标的灰度分布、纹理、形状等特征，利用这些运动区域的特征对运动目标进行跟踪。目标检测的结果必须要求可靠有效，具体表现在如下方面：适应于不同的场景和光照条件；检测可达到实时性的要求；运动目标的信息检测准确完整。
近年来，国内外研究人员致力于视频运动目标检测方面的研究，提出了多种方法，在这里我主要研究的方法是基于时间差分法中的帧间差分方法。其原理主要是通过对序列图像中相邻帧做差分或“相减”运算，利用序列图像中相邻帧的强相关性进行变化检测，从而检测出运动目标。它通过直接比较相邻帧对应象素点的灰度值的不同，然后通过选取阈值来提取序列图像中的运动区域。在序列图像中，第k帧图像fx(x，y)和第k+l帧图像fk+1(x,y)之间的变化可用二值差分图像D(x，y)表示，
当 |fk(x,y)-fk+1(x,y)|>T时， D(x，y)=1；否则等于0。式中T为差分图像二值化的阈值。二值图像中为“1"的部分
由前后两帧对应象素灰度值发生变化的部分组成，通常包括运动目标和噪声；为“0"的部分由前后两帧对应象素灰度值不发生变化的部分组成。
拟解决的关键问题：运动目标检测由于所处的实际处理环境不同，将会受到来自不同因素的影响，它们会不同程度地影响运动目标检测的准确性和稳定性，系统对不同环境的适应性也存在很大的挑战，这些影响系统性能的因素包括：
(1)光线高密度的变化 由于现场光线高密度的变化将使得背景图像也随之发生变化，从而
很难将这些变化与图像中由于前景目标盼引入导致的变化加以区分。
(2)阴影和物体间的重叠遮盖运动的前景目标的阴影部分可能会造成背景中局部画面亮度变化，另外运动的目标之间，以及运动的目标与背景之间的重叠遮盖，都可能会改变检测出来的运动目标的形状和其他特征。
(3)前景目标与背景中物体相似 当运动的前景目标与背景中景物在颜色和形状等外观特征相似时，将增大从背景中分辨出前景目标的难度。
(4)非静态背景当背景并不是静态时，比如天空中运动的云块，公路边的建筑、树，这些运动的背景有可能被当成前景目标进行处理，这样将增加运动目标的检测难度。
(5)运动目标的高速运动 前景目标的高速运动可能会导致许多不同的目标频繁在背景中出入，从而难以分辨哪些是真正的背景，哪些是前景目标，从而给运动目标检测增加难度。
对于上述在运动目标检测技术中存在的一些问题，我们小组的两名成员通过比较各种不同的算法或技术，对比其优缺点，从而找到一种比较合适的算法或技术来较好的把他们的影响降到最低是我们的工作目标，在这里我主要研究的方法是基于帧间差分法的目标检测。
三、 研究方案及措施
针对此次毕业设计，我所实施的研究方案为:
1、首先在大量阅读有关文献与资料的同时加强自己C++编程能力的提高与OpenCV软件的应用；
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