MATLAB人脸识别系统设计与仿真【GUI解界面】第一章 绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研

摘 要　图像分割作为图像分析和理解的一个关键步骤，其结果将直接影响到目标物特征提取和描述，以及进一步的目标物识别、分类和图像理解。本文全面细致地介绍了图像的分割技术及MATLAB实现。包括图像分割的定义和依据，边缘点检测，边缘线跟踪，门限化分割及区域分割法。针对各种算法给出了对比分析，重点介绍了遗传分割算法，并通过MATLAB软件编程实现了这些算法。关键词：图像分割 ，边缘检测 , 遗传算法 ，M

MATLAB深度学习卷积神经网络垃圾分类系统近年来，随着我国经济的快速发展，国家各项建设都蒸蒸日上，成绩显著。但与此同时，也让资源与环境受到了严重破坏。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关，而人们对于环境污染问题反映强烈却束手无策，这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾这四类，对不同类别的垃圾应采取不同分类方法，如果投放不当，可能会导致各

摘 要本文从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域增长等进行了分析。对梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步骤、分割方式、分割准则相互比较可以看出根据坎尼（Canny）边缘算子的3个准则得出的边缘检测结果最满意。而阈值分割技术的关

MATALB 可以创建图形用户界面GUI ( GraphicalUser Interface) ,它是用户和计算机之间交流的工具。MATLAB为GUI设计一共准备了4种模板，分别是Blank GUI(默认) 、GUI with Uicontrols(带控件对象的GUI模板) 、GUI with Axes and Menu(带坐标轴与菜单的GUI模板)与Modal Question Dialog(带

1　　绪论1.1　课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[

运动目标检测MATLAB代码实现——差分法、GMM、ViBe此文章会使用简练而清晰的语言描述下列三种算法，分别为帧间差分法(Temporal Difference)、混合高斯法(GMM)、ViBe算法，并使用MATLAB进行实现。帧间差分法帧间差分法分为两种：二帧差分法和三帧差分法，原理类似，这里一并介绍。摄像机采集的视频序列具有连续性的特点，如果场景内没有运动目标，则连续帧的变化很微弱，如果存在

当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。图像技术的基础性研究，特别是结合人工智能与视觉处理的新算法，从更高水平提取图像信息的丰富内涵，成为人类运算量最大

另外，当涉及到背景的使用时，一旦背景发生一些变 化时，如背景中频繁地出现运动物体，或者光照发生变化、树叶等小物体的晃动等等，使 得不能准确地提取背景作为参考图像，从而不能正确地分割出视频序列中的运动物体。同时由于时间流逝，实际 场景的多种因素都会发生变化，比如停留物的出现、光线等的变化、运动目标对背景的遮 挡等等，背景需要得到实时地更新，这是影响其检测效果的一个重要因素。但是背景差分算法也有其天然

【摘要】设计了一套基于计算机视觉的葡萄检测分级系统，包括驱动装置、输送机构、夹持机构、图像釆集与 处理系统和分级控制系统，葡萄以悬挂方式连续输送，两个CCD摄像机在外触发模式下实时采集葡萄的两面图像。 基于RGB色彩空间计算果面着色率,采用投影面积法和果轴方向投影曲线计算果穗大小和形状参数，进而实现葡 萄外观品质分级。选用20穗巨峰葡萄进行3次分级试验，与人工分级对比，颜色和大小形状分级的准确率分