物体识别造句

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物体识别中的应用
二维物体识别的暂态混沌神经网络方法
物体识别中的视点问题
面孔识别与物体识别的不同脑机制研究综述
边缘检测器的性能直接影响着图像分析和物体识别的结果。
目前对三维物体识别的研究方法大体可分为基于视觉计算理论、基于感知组织理论、主动视觉以及基于模型的视觉等类型。
建立了windows环境下的多模综合实验平台，实现了一个基于视点的物体识别、定位以及装配帮助的虚拟现实系统。
这为计算机自动选取适当次数的隐含多项式曲线拟合与描述物体提供了依据，同时减少了图像物体识别中人的参与。
基于分数傅里叶变换的分数相关比传统的相关更一般化，它是平移变化的，从而可用于平移变化的物体识别。
实验表明，获得的不变量对物体识别十分有效，能克服噪声的影响，对缺失部分信息的物体仍然有很好的识别能力。
用物体识别造句挺难的，這是一个万能造句的方法
由于计算机视觉的研究成果可以直接应用于测量、物体识别、虚拟现实等众多领域，所以计算机视觉问题的研究已称为当今世界上最热门的研究课题之一。
分析了实际的机器人视觉系统中目标物体以及环境的图像特征，提出基于图像分割与角点检测的物体识别方法，通过图像分割将整幅图像分割为一个个的单一物体区域，分别利用角点检测，找出与模板角点信息相匹配的区域，然后利用基于模糊自适应操作算子遗传算法的图像匹配方法寻求最优匹配。
本文针对水声图象预处理和识别的特殊性，把数学形态学的形态变换应用到“声视觉系统”的预处理和识别中，实现了以数学形态学为理论基础的非线性处理方法，使得图象的去噪、边缘提取和物体识别等处理较传统方法优越和快速。
鱼眼镜头成像立体视觉系统在微小型机器人视觉导航和近距离大视场物体识别与定位中有着广泛的应用.尽管鱼眼镜头摄像机具有很大的视场角(接近180 ) ，但同时也引入严重的图像变形，常规的摄像机标定方法无法使用.该文提出一种标定鱼眼镜头摄像机立体视觉系统的方法.在鱼眼镜头变形模型的基础上，通过考虑鱼眼镜头成像的径向变形、偏心变形和薄棱镜变形，建立了鱼眼镜头成像的精确成像模型,然后，利用非线性迭代算法，精确求解摄像机外部参数、内部参数.实验表明，使用该方法得到的立体视觉系统参数满足精确恢复大场景稠密深度图的要求
结构匹配是一种有效的联机手写汉写识别方法，为了减少匹配运算，人们一直在寻求利用部分匹配的结果来引导整体匹配的方法.在特征匹配与结构匹配综合的基础上，从3 . 755个一级国标汉字中提取出45个子结构，利用它们来引导结构匹配.由于这些子结构总出现在字首或字尾，因而对它们的检测比较容易.同时，通过建立子结构活动模板及设计子结构动态抽取算法，使得子结构匹配的准确度得到很大提高.实验结构表明，该方法使结构匹配的运算量减少约50 % ，并对类似的物体识别问题有一定的启发意义
图像物体识别的一般步骤是先将待识别的目标物体从图像和图像里的其它物体中分割出来，然后通过对其边界轮廓进行有效的描述，寻找各种变换下与物体描述无关的不变量，最后采用模式识别的一些方法实现对图像中目标物体的识别。
由于计算机视觉的研究成果可以直接应用于机器人定位与导航、精密工业测量、物体识别、虚拟现实以及军事等众多领域，所以计算机视觉问题的研究已成为当今世界上最热门的研究课题之一。
本系统依据公安部最新颁布的《机动车驾驶证申领及管理规定》（ 71号令）中有关科目二考试（桩考）的规定，采用微机图象实时检测处理技术及电子红外线光界面检测技术，结合我公司独创的二维移动物体识别跟踪软件，通过采集考试车辆运行状态、桩杆、库线等信号，经过微机处理、分析判断，真正实现了在微机监视屏上根据考试过程实时模拟、跟踪考生考车轨迹并记录路线，是集录取、考试、发表成绩为一体的真正的现代化桩考工具。
随着计算机视觉技术的不断发展，立体视觉传感器得到越来越广泛的应用，尤其是双目视觉传感器的结构简单、使用方便、速度快、精度高等诸多优点被广泛应用地于工业检测、物体识别、机器人自导引、航天、航空及军事等很多领域。随着新型光电扫描技术、新型阵列型光电探测器件及更有效的算法出现，结合迅猛发展的自动控制与高速数据处理技术，立体视差测距方法有了新进展及应用。
由于计算机视觉的研究成果可以直接应用于机器人定位与导航、精密工业测量、物体识别、虚拟现实以及军事等众多领域，所以计算机视觉问题的研究已称为当今世界上最热门的研究课题之一。