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,按一下以編輯母片標題樣式,*,*,*,按一下以編輯母片,第二層,第三層,第四層,第五層,應用多頻道韋納過濾技術辨識模糊車牌字元影像,報告者名字:林陽彬,報告日期,:,2005/05/04,指導教授:陳同孝,11/11/2024,1,應用多頻道韋納過濾技術辨識模糊車牌字元影像報告者名字:,Outline,研究動機,研究方法,實驗結果,11/11/2024,2,Outline研究動機10/6/20232,研究動機,此模糊字元影像辨識，為目前國內外文獻未探討之部份,11/11/2024,3,研究動機此模糊字元影像辨識，為目前國內外文獻未探討之部份10,研究方法,字元辨識方法有：,二值化,改良式多頻道韋納過濾技術,銳化,11/11/2024,4,研究方法字元辨識方法有：10/6/20234,研究方法,Input：,模糊字元影像如圖(一)、圖(二)及資料庫中其中一張影像如圖(三),Output：,辨識,結果,圖（一）,圖（三）,圖（二）,11/11/2024,5,研究方法Input：模糊字元影像如圖(一)、圖(二)及資料庫,11/11/2024,6,10/6/20236,實驗結果,102,個字元進行測試，其中,100,個字元成功辨識，故字元辨識率為,98.03%。,字元辨識率,（%）=（,成功辨識之字元個數,/,所有字元,）*100%,。,11/11/2024,7,實驗結果102個字元進行測試，其中100個字元成功辨識，故字,植基於多通道韋納遮罩之人 臉定位與辨識系統,學校：國立台中技術學院資訊管理系,指導老師：陳同孝、王清德老師,專題學生：張芳源,11/11/2024,8,植基於多通道韋納遮罩之人 臉定位與辨識,研究背景,在目前的人臉辨識技術上，大部份是以清晰的影像圖片為辨識標的，而若是一張模糊的影像時，往往會因為人臉的各項特徵不明顯而影響辨識。,11/11/2024,9,研究背景在目前的人臉辨識技術上，大部份是以清晰的影像圖片為辨,方法步驟,人臉定位的步驟有：,擷取水平邊緣,人臉特徵值的比對,人臉辨識的步驟有：,擷取人臉辨識區域,人臉辨識確認,11/11/2024,10,方法步驟人臉定位的步驟有：10/6/202310,擷取水平邊緣,原圖,轉換,擷取水平邊緣後影像,圖.1 水平邊緣影像,11/11/2024,11,擷取水平邊緣原圖轉換擷取水平邊緣後影像圖.1 水平邊緣影像,搜尋偵測特徵區塊,A,B,C,D,1.任一兩眼比眼間之白色像素多,2.眼部比下眼部份之白色像素多,3.人臉左右對稱,圖.1,圖.2,E,F,11/11/2024,12,搜尋偵測特徵區塊 ABCD1.任一兩眼比眼間之白色像素多圖,擷取人臉辨識區域並正規化,因考慮每一張人臉大小不一，所以必須將擷取的人臉區域做正規化的動作，也就是將所擷取的人臉區域影像大小都變成4864像素大小，以方便人臉辨識的動作。,11/11/2024,13,擷取人臉辨識區域並正規化因考慮每一張人臉大小不一，所以必須將,人臉辨識確認,1,2,N,.,.,.,模糊1,模糊2,模糊3,人臉資料庫,模糊影像,11/11/2024,14,人臉辨識確認12N.模糊1模糊2模糊3人臉資料庫模糊影像10,實驗結果,實驗個數,成功張數,成功率,人臉定位,200,161,80.5%,表1.人臉定位成功率,實驗個數,成功張數,成功率,人臉辨識,100,85,85%,表2.人臉辨識成功率,11/11/2024,15,實驗結果實驗個數成功張數成功率人臉定位20016180.5%,謝謝！,11/11/2024,16,謝謝！10/6/202316,
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