智能图像信息处理技术及应用分析

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1、摘要信息的自动识别和理解是智能图像模式识别系统的核心技术，它涉及到图像处理、神经科学、心理科学以及人工智能等多个交叉学科，是未来人工智能发展的重点，具有广阔的应用前景。本文对人脸检测识别和车辆牌照识别这两种典型的智能图像模式识别系统进行了深入的研究，对其中的一些关键环节进行了大胆的创新．提出了一些新颖的具有独创性的思路和方法。本论文在以下几个方面对实际的图像模式识别技术作了大胆的研究和探索：第一是人脸识别系统中的人脸定位技术，主要鉴于往往人脸定位比人脸识别更为困难．在该方面投入较大的精力。对真彩色

2、人脸图像检测，分析了肤色样本的色彩特征及其在各个色彩空间的分布情况和分割特性，分别构造了基于RGB空间和YIQ空间的肤色模型。并且针对可能存在大量非肤色干扰的情况提出了一种利用人脸轮廓和纹理特征来缩小分割区域的分割方法。在此过程提出了一种简易的基于轮廓和纹理特点的区域填充方法，～种独创的依据人脸长宽信息的区域修整方法，以及两种完整的彩色人脸图像分割的流程。实验表明这些方法是高效且可靠的。对于非真彩色或肤色信息不可利用的人脸检测，分析了人体的轮廓分布特点，并据此提出了一种完全依赖轮廓和纹理特征的人脸

3、区域分割方法。在此过程中提出了一种独创的对狭窄带：嵌区域敏感的区域填充方法，一种全新的基于人体轮廓分布的区域修整方法，以及完整的不依赖肤色信息的人脸区域分割流程。第二，对于人脸特征检测，提出了～种改进的基于瞳孔特征的眼部区域定位技术。在此过程中进一步改进和完善了基于轮廓和纹理特点的区域填充技术。第三，对于车牌照识剐系统中的牌照定位技术，简要分析了目前常用的牌照定位方法的优缺点，提出了一种独创的全新的基于牌照形状和纹理特性的牌照分割定位方法。该方法的特点是a、定位精确．无须针对特定环境设置专用的参数

4、，只需要一个流程就可以分割定位出车牌：b、不依赖于颜色和光照，并且同时适用于多种颜色、灰度、大小、规格的车牌照．对复杂背景具备极高的抗干扰能力和分割鲁棒性。c、算法核心简单，运算量小，满足实时的帧量级的处理，并且易于机器编程实现。并且在此过程中提出了多值填充的思想以及动态差分和动态长度的概念。第四，针对真彩图像的特点，提出了一种改进的真彩色增强方法，介绍了光线补偿的思想和具体实现。介绍了图像质量评价的方法和进行了具体的实验。过程中刨造性地提出利j{}j连通区域消除字符嗓声的心恕，提出利用字符纹理、

5、长宽、间距信息作为定位基础的高效字符分割方法和字符分裂俞并方法。第六，根据车牌烈识别系统中的倾斜问题，刨造性地提出了基于二值字符纹理和统计特点，完全不依赖丁边缘检测的水平倾斜矫正方法羽』垂直倾斜矫正方法，在此过程中提出了跨栏模型的概念，窄孔投射的概念。它*】包括：一a、基于跨栏模型的水平倾斜检测方法；b、基于窄孔投射模型的垂直倾斜检测方法。它们的优点在于完全摆脱了传统倾斜检测方法如Hough变换对边缘的依赖，同时由于它们是基于二值字符的整体排布规律来进行，具有极强的抗干扰能力和可调整的检测精度。关

6、键词模式识别人脸检测人脸识别车牌识*4特征检洲肤色模型区域分割多值填充动态修整连通区域噪声消除倾斜纠正跨栏模型窄孔透射AbstractAutoinformationComprehension＆Recognitionisontofthekeytechnologiesofjntellectualizedpatternrecognizingforimages．1tinvolvesseveraIIntersectantacademicsubjectsuchasimageprocessing．neurolo

7、gy，psychology&artificialintelligence．AnditisoneoftheemphasesofartificiaIintelligence＆ofwidedevelopmentfuture．Thispaperdevelopsthekeytechnologiesoftypicalintellectualizedimagepalternrecognizingsystem．suchashumanfacesrecognition．1icenseplatesrecognition

8、．InseveraIkeytacheofIhemweputforwardsomeadventurousinnovationandoffersomeoriginal＆creativeidealsandapproachs．Firslofa¨，tosolvetheproblemofcolorhumanfacesdetecting，weanalysedthecolorcharacterofhumanskincolorsamples＆itsexpressiveforceindifferenc