确定人正面像特征的研究

对人正面像脸部特征的研究,要着重从人脸轮廓特征和脸部关联特征两个方面进行。在人脸轮廓特征中,又要从人脸外围的形状特征即矩形特征、发际线特征、外耳廓特征、腮帮特征、下颌特征5个方面进行;在人脸关联特征中,要从三角形特征、四边形特征、其他几何图形特征3个方面进行研究。     

高清智能摄像机分析

<正>随着高清视频监控技术的高速发展,客户对于视频监控产品的要求也不断提升,要求功能更完善、工作更稳定、图像更清晰,应用更智能。系统如何智能提取一个人的面部特征?如何搜索行驶车辆的牌照?在拥挤喧闹的火车站、体育场馆、广场等开阔区域,如何智能搜索人物范围?高清智能分析类产品成为安防发展的重要趋势。     

鞋底点型花纹特征提取方法

这里介绍了一种应用于足迹识别系统中的鞋底点型花纹特征提取方法。首先对图像进行预处理,然后通过改进后的图像二值化算法,在对比度很小的背景中将小目标提取出来。最后利用数学形态学滤波结合形状特性提取点型花纹。该方法可为足迹识别系统的进一步研究打下基础。     

AFIS中指纹信息采集质量评判控制体系的设计与实现

指纹自动识别系统（AFIS）通过指纹录入设备获取指纹图像，然后用计算机识别软件提取指纹的特征数据。最后通过匹配识别算法得到比对结果，提供给比对人判定匹配的指纹，它主要包括指纹信息采集、指纹图像特征提取、指纹匹配等过程。指纹信息采集作为指纹自动识别系统发挥功效的基础，其整体质量决定着指纹自动识别系统的应用效能，要实现指纹信息管理工作效益最大化，必须将指纹信息采集的质量控制纳入到指纹信息管理工作中。     

基于曲线拟合的线条状工具痕迹自动比对方法研究

线条状工具痕迹是刑事案件现场中常见的痕迹之一,但其利用率却一直较低,主要原因是比对繁琐并具有一定的不确定性。通过若干组实验数据给出一种线条类工具痕迹的自动比对方法:首先将提取的工具痕迹图像经过特征提取,得到工具痕迹模型描述,包括痕迹成痕线条与方向等;进而采用曲线拟合的方式,得到所比对线条的整体曲线形状;最后采用拟合误差、相关性与曲线上关键点的直线模型差,得到量化的相似性结果。该方法是在基于霍夫变换的工具痕迹特征提取的基础上给出的,可以通过对不同图像的工具痕迹特征进行比对,得到准确的、量化的相似性。     

图片新闻

正2014年5月20日至23日,第七届中国国际警用装备博览会在北京召幵,视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室携带研发的VCS视频图像采集摘要比对器系列产品参加警博会。图为公安部党委副书记、常务副部长杨焕宁同志参观展台。     

图片新闻

正2012年11月27日,经公安部批复,同意依托广东省公安厅和中山大学,设立视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室。实验室的主要研究方向为"视频图像智能编目与检索技术"、"视频监控系统联网与信息共享技术"、"目标特征提取、识别与行为智能分析技术"和"基于公安业务的视频图像应用技术"。2012年12月20日,视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室揭牌暨启动仪式在广州举行。时任省政府党组副书记、公安厅长梁伟发,公安部科技信息化局局长厉剑,中山大学校长、中国科学院院士许宁生,公安部科技信息化局副局长谭晓准为实验室揭牌。     

Simi视频动作捕捉系统在步态识别中的应用

目的探讨人体行走运动主要步态特征参数新的提取识别方法和定量化分析技术。方法以步态分析技术与传统的足迹检验理论和方法为基础,运用先进的Simi Motion视频动作捕捉系统,对50名健康男性正常行走的步态特征参数进行识别和分析。结果提出了一种基于关节点的步态特征提取方法,得到了行走步态特征的基本参数,为步态特征定量化检验提供技术支持。结论研究表明,simi视频动作捕捉系统可以获得较精确的步态特征数据,能够满足人体步态分析的需求,进而达到人身个体识别的目的。