Questo tutorial illustra come utilizzare MATLAB per l'elaborazione delle immagini. Una certa familiarità con MATLAB è assunto (si dovrebbe sapere come utilizzare matrici e scrivere un M-file). E 'utile avere il MATLAB Image Processing Toolbox, ma per fortuna, non sono necessarie cassette per la maggior parte delle operazioni. I comandi che richiedono la Toolbox immagine sono indicati con Toolbox immagine. Rappresentazione Immagine Ci sono cinque tipi di immagini in MATLAB. Scala di grigi. In scala di grigio M pixel di altezza e N pixel di larghezza è rappresentato come una matrice di doppio tipo di dati di taglia M N. valori degli elementi (ad esempio MyImage (m, n)) denotano il pixel intensità scala di grigi a 0,1 con 0black e 1white. TrueColor RGB. Un'immagine TrueColor rosso-verde-blu (RGB) è rappresentato come un tridimensionale M N 3 doppia matrice. Ogni pixel ha rosso, verde, blu componenti lungo la terza dimensione con valori di 0,1, per esempio, i componenti di colore del pixel (m, n) sono MyImage (m, n, 1) rosso, MyImage (m, n, 2) verde, MyImage (m, n, 3) blue. Indexed. Indicizzate immagini (tavolozza) sono rappresentati con una matrice di indice di taglia M N e una matrice colormap di dimensioni K 3. La mappa di colori contiene tutti i colori utilizzati nell'immagine e la matrice indice rappresenta i pixel facendo riferimento ai colori nella mappa di colori. Ad esempio, se il colore 22 è magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. poi MyImage (m, n) 22 è un pixel. Binary color magenta. Una immagine binaria è rappresentata da una matrice logica M N dove i valori dei pixel sono 1 (vero) o 0 (false).uint8. Questo tipo utilizza meno memoria e alcune operazioni di calcolare più velocemente che con doppio tipi. Per semplicità, questo tutorial non discute uint8 ulteriormente. Scala di grigi è di solito il formato preferito per l'elaborazione delle immagini. Nei casi che richiedono il colore, l'immagine a colori RGB può essere scomposto e gestita come tre immagini in scala di grigi separati. immagini indicizzate devono essere convertiti in scala di grigi o RGB per la maggior parte delle operazioni. Qui di seguito sono alcune manipolazioni e conversioni comuni. Alcuni comandi richiedono la Casella degli strumenti Immagine e sono indicati con Toolbox immagine. Leggere e scrivere file di immagine MATLAB può leggere e scrivere le immagini con la imread e comandi imwrite. Anche se un buon numero di formati di file sono supportati, alcuni non lo sono. Utilizzare imformats di vedere ciò che supporta l'installazione: Durante la lettura di immagini, un problema di spiacevole è che imread restituisce i dati di immagine in uint8 tipo di dati, che deve essere convertito in doppio e rescaled prima dell'uso. Così, invece di chiamare direttamente imread, io uso la seguente funzione M-file da leggere e convertire le immagini: tasto destro del mouse e salvare getimage. m Per utilizzare questa funzione M. Se l'immagine baboon. png si trova nella directory corrente (o da qualche parte nel percorso di ricerca di MATLAB), si può leggere con MyImage getImage (baboon. png). È inoltre possibile utilizzare i percorsi parziali, ad esempio, se l'immagine è in LT gtimages directory corrente con getImage (imagesbaboon. png). Per scrivere un'immagine RGB in scala di grigi o, l'uso Fare attenzione che MyImage è una doppia matrice con elementi in 0,1if impropriamente in scala, il file salvato sarà probabilmente vuota. Durante la scrittura di file di immagini, mi consiglia di utilizzare il formato di file PNG. Questo formato è una scelta affidabile dal momento che è senza perdita di dati, supporta TrueColor RGB, e comprime abbastanza bene. Utilizzare altri formati con cautela. Operazioni di base Di seguito sono elencate alcune operazioni di base in scala di grigio u via. I comandi che richiedono la Toolbox immagine sono indicati con Toolbox immagine. (Nota:. Per qualsiasi matrice, la sintassi u (:) mezzi u srotolano in un vettore colonna Ad esempio, se u 1,50,2 allora u (:) è 1052), ad esempio, potenza del segnale immagine viene utilizzata in.. calcolo segnale-rumore (SNR) e il picco rapporto segnale-rumore (PSNR). immagine pulita uclean e il rumore contaminati immagine u Dato, fare attenzione alla norma. il comportamento è norma (v) il vettore v calcola sqrt (somma (v.2)). ma norma (A) sulla matrice A calcola l'indotto L 2 norma matrice, così norma (A) non è certamente sqrt (sum (A (:). 2)). È tuttavia un errore facile da usare norma (A), dove avrebbe dovuto essere norma (A (:)). filtri lineari filtraggio lineare è la tecnica pietra angolare di elaborazione del segnale. Per introdurre brevemente, un filtro lineare è un'operazione in cui ad ogni pixel x m, n di un'immagine, una funzione lineare viene valutata sul pixel ei suoi vicini per calcolare un nuovo valore di pixel y m, n. Un filtro lineare in due dimensioni ha la forma generale dove x è l'ingresso, y è l'uscita, eh è la risposta del filtro impulso. Diverse scelte di h conducono a filtri che liscio, affinare, e rilevano bordi, solo per citarne alcune applicazioni. Il lato destro dell'equazione sopra è indicata conciso h x ed è chiamata la convoluzione di h e x. filtraggio spaziale-dominio filtraggio lineare bidimensionale è implementata in MATLAB con CONV2. Purtroppo, CONV2 può gestire solo il filtraggio in prossimità dei bordi dell'immagine per zero-padding, il che significa che i risultati di filtraggio sono generalmente inappropriato per pixel vicino al confine. Per ovviare a questo, siamo in grado di pad l'immagine in ingresso e utilizzare l'opzione valida quando si chiama CONV2. La seguente funzione M fa questo. Pulsante destro del mouse e salvare conv2padded. m Per utilizzare questa funzione M. Ecco alcuni esempi: Un filtro 2D h è detto essere separabili se può essere espresso come il prodotto esterno di due filtri 1D h1 e h2. cioè, h h1 (:) h2 (:). E 'più veloce di passare H1 e H2 di h. come è fatto sopra della media mobile finestra e il filtro gaussiano. Infatti, la Sobel filtra hx ed hy sono anche separablewhat sono h1 e h2 Fourier-dominio filtraggio spaziale-dominio filtraggio con CONV2 è facilmente un'operazione computaionally costoso. Per un filtro K K su un'immagine M N, costi CONV2 O (MNK 2) addizioni e moltiplicazioni, o O (N 4) supponendo M N K. Per grandi filtri, filtraggio nel dominio di Fourier è più veloce poiché il costo computazionale è ridotto a O (N 2 log N). Utilizzando la proprietà convoluzione-moltiplicazione della trasformata di Fourier, la convoluzione è equivalente calcolata Il risultato è equivalente a conv2padded (x, h) tranne vicino al confine, dove il sopra di calcolo utilizza l'estensione contorno periodiche. filtraggio di Fourier-based può essere fatto anche con l'estensione di confine simmetrica riflettendo l'ingresso in ogni direzione: (Nota: Un metodo ancora più efficace è FFT filtraggio sovrapposizione-add Il Signal Processing Toolbox implementa FFT sovrapposizione-aggiunge in una dimensione fftfilt. .) non lineare filtri un filtro non lineare è un'operazione in cui ogni pixel filtrato ym, n è una funzione non lineare di xm, n ei suoi vicini. Qui si discute brevemente alcuni tipi di filtri non lineari. filtri statistici ordine se avete la casella degli strumenti Immagine, filtri statistica d'ordine può essere eseguita con ordfilt2 e medfilt2. Un filtro statistica d'ordine ordina i valori dei pixel su un quartiere e seleziona il k-esima valore più grande. Il min, max, e filtri mediani sono casi speciali. filtri morfologici Se avete la casella degli strumenti Immagine, bwmorph implementa varie operazioni morfologiche sulle immagini binarie, come l'erosione, dilatazione, aprire, chiudere, e lo scheletro. Ci sono i comandi disponibili anche per la morfologia sulle immagini in scala di grigi: imerode. imdilate e imtophat. tra gli altri. Costruire il proprio filtro di tanto in tanto vogliamo utilizzare un nuovo filtro che MATLAB non ha. Il codice che segue è un modello per i filtri di attuazione. (Nota:.. L'indicazione sbagliata frequente è che i cicli di MATLAB sono lenti e devono essere evitati Questo una volta era vero, di nuovo in MATLAB 5 e precedenti, ma con passanti in versioni moderne sono ragionevolmente veloce) Ad esempio, il filtro alfa-rifilato dire ignora i d 2 bassi e D 2 valori più alti nella finestra, e le medie rimanenti (1 2 r) valori 2 d. Il filtro è un equilibrio tra un filtro mediano ed un filtro medio. Il filtro medio di alfa-tagliata può essere implementato nel modello come Come altro esempio, il filtro bilaterale isAdvanced codice sorgente. Com. Clicca qui per scaricare. Con frode di identità nella nostra società raggiungendo proporzioni senza precedenti e con una crescente attenzione per le applicazioni di identificazione automatica personali emergenti, biometria basata su verifica, identificazione delle impronte digitali in particolare a base, sta ricevendo un sacco di attenzione. Ci sono due principali carenze degli approcci tradizionali alla rappresentazione di impronte digitali. Per una frazione considerevole della popolazione, le rappresentazioni basate sulla rilevazione esplicita di strutture cresta complete nel impronte digitali sono difficili da estrarre automaticamente. La rappresentazione minuzie a base ampiamente utilizzato non utilizza una componente significativa dei ricchi informazioni discriminatorio disponibili nelle impronte digitali. strutture cresta locali non possono essere completamente caratterizzati da minuzie. Inoltre, la corrispondenza minuzie-based ha difficoltà a corrispondenza rapidamente due immagini di impronte digitali contenenti diverso numero di punti di minuzie non registrati. L'algoritmo basato su filtri proposto utilizza una banca di Gabor filtri per catturare i dettagli sia a livello locale e globale in un'impronta digitale come un compatto FingerCode lunghezza fissa. La corrispondenza dell'impronta digitale è basata sulla distanza euclidea tra i due FingerCodes corrispondenti e quindi è estremamente veloce. Possiamo ottenere una precisione di verifica che è solo marginalmente inferiore ai migliori risultati degli algoritmi minutiae basata pubblicati nella letteratura aperta. Il nostro sistema esegue meglio di un sistema state-of-the-art minuzie-based quando i requisiti di prestazione del sistema di applicazione non richiede un tasso molto basso di accettazione falso. Infine, abbiamo dimostrato che la prestazione di corrispondenza può essere migliorata combinando le decisioni dei matchers sulla base di informazioni complementari (minuzie-based e filtro-based) di impronte digitali. Termini: Biometria, FingerCode, impronte digitali, modello di flusso, filtri di Gabor, di corrispondenza, di struttura, di verifica. La localizzazione del punto centrale rappresenta la fase più critica di tutto il processo. Un buon abbinamento richiede un posizionamento preciso, in modo che i piccoli errori deve essere evitato. L'utilizzo di tecniche di filtraggio complesse, può migliorare notevolmente la precisione. D'altro lato, per immagini di ingresso molto scarsa qualità, un algoritmo tradizionale può non riuscire anche utilizzando un approccio gerarchico con multiscala codice sorgente filtering. Advanced. Com 2015/10/31 Matlab codice sorgente per il riconoscimento biometrico è stato aggiornato. Riduzione dei costi. tutto il software viene fornito con grossi sconti, molti codici sono offerti gratuitamente. migliori prestazioni. alcuni bug minori sono Beed fisso. funzionalità software avanzate. molti codici sono stati migliorati in termini di velocità e di gestione della memoria. Seguici su Twitter Seguici su Facebook Seguici su YouTube Seguici su LinkedIn aiuto in tempo reale. connetterci ora con WhatsApp 393207214179 Video tutorial. software è intuitivo, facile da capire e ben documentato. Per la maggior parte dei codici di molti tutorial video sono stati pubblicati sul nostro canale YouTube. Abbiamo anche sviluppare software on-demand. Per qualsiasi domanda si prega di contattarci via email. Partecipa us21.06.2005 Un sistema biometrico può essere visto come un sistema di riconoscimento modello composto da tre moduli principali: il modulo sensore, il modulo estrazione delle caratteristiche e il modulo funzione corrispondente. La progettazione di un tale sistema è studiato nel contesto di molte modalità di uso comune biometrici - impronte digitali, volto, parola, canto, iris. saranno presentati vari algoritmi che sono stati sviluppati per ciascuna di queste modalità. 16.05.2006 Una rete neurale è un gruppo interconnesso di neuroni biologici. Nell'uso moderno il termine può anche riferirsi a reti neurali artificiali, che sono costituiti da neuroni artificiali. Così il termine Neural Network specifica due concetti distinti: - Una rete neurale è un plesso di neuroni collegati o funzionalmente collegati nel sistema nervoso periferico o del sistema nervoso centrale. - Nel campo delle neuroscienze, il più delle volte si riferisce a un gruppo di neuroni da un sistema nervoso che sono adatte per analisi di laboratorio. reti neurali artificiali sono stati progettati per modellare alcune proprietà delle reti neurali biologiche, se la maggior parte delle applicazioni sono di natura tecnica rispetto a modelli cognitivi. Le reti neurali sono fatte di unità che sono spesso presume essere semplice, nel senso che il loro stato può essere descritto dai numeri singoli, i loro valori di attivazione. Ogni unità genera un segnale di uscita sulla base della sua attivazione. Le unità sono collegate tra loro in modo specifico, ogni connessione avente peso individuale (nuovo descritto da un singolo numero). Ogni unità invia il proprio valore di uscita di tutte le altre unità a cui hanno una connessione in uscita. Attraverso questi collegamenti, l'uscita di una unità può influenzare le attivazioni delle altre unità. L'unità ricevente calcola i collegamenti sua attivazione prendendo una somma pesata dei segnali di ingresso (ossia moltiplica ciascun segnale di ingresso con il peso corrispondente a quella connessione e aggiunge questi prodotti). L'uscita è determinata dalla funzione di attivazione basato su questa attivazione (ad esempio l'unità genera output o incendi se l'attivazione è superiore ad un valore di soglia). Reti apprendono cambiando i pesi delle connessioni. In generale, una rete neurale è composto da un gruppo o gruppi di neuroni collegate fisicamente o funzionalmente associati. Un singolo neurone può essere collegato a molti altri neuroni e il numero totale di neuroni e connessioni in una rete può essere estremamente grande. Connessioni, chiamati sinapsi sono di solito formate da assoni a dendriti, anche se microcircuiti dendrodentritic e altre connessioni sono possibili. Oltre alla segnalazione elettrica, ci sono altre forme di segnalazione che derivano da neurotrasmettitore diffusione, che hanno un effetto sul segnale elettrico. Così, come altre reti biologiche, reti neurali sono estremamente complessi. Mentre una descrizione dettagliata dei sistemi neurali sembra attualmente irraggiungibile, raggiungere progressivamente una migliore comprensione dei meccanismi di base. L'intelligenza artificiale e la modellazione cognitiva cercare di simulare alcune proprietà delle reti neurali. Mentre simile nelle loro tecniche, il primo ha l'obiettivo di risolvere compiti particolari, mentre la seconda mira a costruire modelli matematici di sistemi neurali biologici. Nel campo dell'intelligenza artificiale, le reti neurali artificiali sono stati applicati con successo per il riconoscimento vocale, l'analisi delle immagini e controllo adattativo, per costruire agenti software (in computer e video giochi) o robot autonomi. La maggior parte delle reti neurali artificiali attualmente impiegati per l'intelligenza artificiale sono basati su stima statistica, ottimizzazione e teoria del controllo. Il campo modellizzazione cognitiva è la modellazione fisico o matematico del comportamento dei sistemi neurali che vanno dal livello neurale individuale (es modellare le curve di risposta picco di neuroni ad uno stimolo), attraverso il livello di cluster neurali (es modellare il rilascio e gli effetti della dopamina nei gangli basali) all'organismo completa (es modellazione comportamentale della risposta agli stimoli organismi). 11.06.2007 Gli algoritmi genetici costituiscono una classe di ricerca, l'adattamento, e tecniche di ottimizzazione sulla base dei principi di evoluzione naturale. Gli algoritmi genetici sono stati sviluppati da Olanda. Altri algoritmi evolutivi sono le strategie di evoluzione, la programmazione evolutiva, sistemi classificatori, e programmazione genetica. Un algoritmo evolutivo mantiene una popolazione di soluzioni candidate e valuta la qualità di ciascun candidato soluzione secondo una funzione di fitness specifico problema, che definisce l'ambiente per l'evoluzione. Le nuove soluzioni candidate sono creati selezionando i membri relativamente fit della popolazione e ricombinandoli attraverso vari operatori. Specific algoritmi evolutivi dier nella rappresentazione di soluzioni, il meccanismo di selezione ei dettagli degli operatori di ricombinazione. In un algoritmo genetico, soluzioni candidate sono rappresentati come stringhe di caratteri di una data alfabetico (spesso binario). In un particolare problema, una mappatura tra queste strutture genetiche e lo spazio soluzione originale è da sviluppare, e una funzione di fitness deve essere definito. La funzione di fitness misura la qualità della soluzione corrispondente ad una struttura genetica. In un problema di ottimizzazione, la funzione di fitness calcola semplicemente il valore della funzione obiettivo. In altri problemi, fitness potrebbe essere determinato da un ambiente coevolutivo costituito da altre strutture genetiche. Per esempio, si potrebbe studiare le proprietà di equilibrio dei problemi della teoria dei giochi quale una popolazione di strategie evolve con l'idoneità di ogni strategia definita come il guadagno medio contro gli altri membri della popolazione. Un algoritmo genetico inizia con una popolazione di soluzioni candidate generati casualmente. La prossima generazione si crea ricombinando candidati promettenti. La ricombinazione coinvolge due genitori scelti a caso dalla popolazione, con le probabilità di selezione sbilanciata in favore dei candidati relativamente in forma. I genitori vengono ricombinati tramite un operatore di crossover, che divide le due strutture genetiche Oltre aa caso scelto posizioni, e si unisce un pezzo da ciascun genitore per creare una prole (come salvaguardia contro la perdita di diversità genetica, mutazioni casuali sono occasionalmente introdotti nel prole). L'algoritmo valuta l'idoneità della prole e sostituisce uno dei membri relativamente inadatti della popolazione. Le nuove strutture genetiche vengono prodotte fino al completamento della generazione. generazioni successive vengono creati nello stesso modo fino a criterio di terminazione ben definita è soddisfatta. La popolazione finale fornisce un insieme di soluzioni candidate, uno o più dei quali può essere applicata al problema originale. Anche se gli algoritmi evolutivi non sono garantiti per trovare l'ottimo globale, possono trovare una soluzione accettabile in tempi relativamente brevi in una vasta gamma di problemi. Gli algoritmi evolutivi sono stati applicati a un gran numero di problemi in ingegneria, informatica, scienza cognitiva, economia, scienza del management, e altri campi. Il numero di applicazioni pratiche è stato in costante aumento, soprattutto dopo la fine del 1980. applicazioni aziendali tipiche riguardano la pianificazione della produzione, del lavoro-negozio di pianificazione, e di altri problemi combinatori difficili. Gli algoritmi genetici sono stati applicati anche alle domande teoriche nei mercati economici, per la previsione di serie temporali, e per la stima econometrica. algoritmi genetici String-based sono stati applicati alla ricerca di strategie di mercato-temporali sulla base dei dati fondamentali per i mercati azionari e obbligazionari. 23.04.2006 Un elenco di linguaggi di programmazione matrice a base di: Scilab - Scilab è un pacchetto software scientifico per calcolo numerico che forniscono un potente ambiente di elaborazione aperto per applicazioni di ingegneria e scientifiche. Sviluppato a partire dal 1990 da ricercatori provenienti da INRIA e ENPC, è ora mantenuta e sviluppata dal Consorzio Scilab dalla sua creazione nel maggio 2003. Il progetto R per il calcolo statistico - R è un ambiente software gratuito per il calcolo statistico e la grafica. Si compila e gira su una vasta gamma di piattaforme UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octave è un linguaggio di alto livello, destinati in primo luogo per il calcolo numerico. Essa fornisce una comoda interfaccia a riga di comando per la risoluzione di problemi lineari e non lineari numericamente, e per l'esecuzione di altri esperimenti numerici usando un linguaggio che è per lo più compatibile con Matlab. Esso può essere utilizzato anche come un linguaggio batch-oriented. Python - Python è un linguaggio di programmazione dinamico orientato agli oggetti che può essere utilizzato per vari tipi di sviluppo software. Offre un forte sostegno per l'integrazione con altri linguaggi e strumenti, è dotato di ampie librerie standard, e può essere imparato in pochi giorni. Molti programmatori Python riportano aumenti di produttività ed una sensazione di lingua incoraggia lo sviluppo di qualità superiore, il codice più gestibile.
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