虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
Ⅰ、图像的定义： 二维函数f(x,y) 注：①x,y是空间坐标；②f(x,y)中f是点（x,y）的幅值。
是波长小于 10^ 10 米的电磁波。这种不可见的电磁波是从原子核内发出来的，放射性物质或原子核反应中常有这种辐射伴随着发出。 γ 射线的穿透力很强，对生物的破坏力很大 。 大脑生理信号 EEG中常用这个频段 。
1、计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学。 是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给一起检测的图像。
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人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。它可以用于各种应用，例如安全控制，自动标记照片和视频，以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中，我们将详细讨论人脸识别技术，以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
自20世纪下半叶，计算机视觉技术逐渐地发展壮大。同时，伴随着数字图像相关的软硬件技术在人们生活中的广泛使用，数字图像已经成为当代社会信息来源的重要构成因素，各种图像处理与分析的需求和应用也不断促使该技术的革新。计算机视觉技术的应用十分广泛。数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉技术的涉足。该技术是人工智能技术的重要组成部分，也是当今计算机科学研究的前沿领域。经过近年的不断发展，已逐步形成一套以数字信号处理技术。计算机图形图像、信息论和语义学相互结合的综合性技术，并具有较强的边缘性和学科交叉性。其中，人脸检测与识别当前图像处理、模式识别和计算机视觉内的一个热门研究课题， 也是目前生物特征识别中最受人们关注的一个分支。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。
原文：https://viso.ai/computer-vision/image-classification/
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/12
对抗机器学习，是一种利用对抗博弈思想的机器学习技术，通过在Google Trends上对“对抗机器学习”进行检索发现，该领域检索热度逐年上升。
人工智能，一个已经被谈论了几十年的概念（最早是图灵在1950年提出）。如今这几年，相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断，接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等，众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化，也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着人工智能的不断发展，计算机视觉技术被应用到越来越多的场景之中，甚至连我们儿时最爱的“石头、剪子、布”游戏，也被它“搞定了”。那么，计算机是如何进行数字手势识别的呢？ 在进行数字手势识别时，将手势图中“凹陷区域”（该区域被称为凸缺陷）的个数作为识别的重要依据，如图 1所示： 表示数值0、数值1的手势具有0个凹陷区域（不存在凹陷区域）。 表示数值2的手势具有1个凹陷区域。 表示数值3的手势具有2个凹陷区域。 表示数值4的手势具有3个凹陷区域。 表示数值5
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。
计算机视觉技术是一种模拟人类视觉功能的技术，通过数字图像处理、模式识别、机器学习等方法，自动分析和理解图像和视频中的信息，从而实现图像和视频的自动理解、识别、分类、检测和跟踪等任务。
面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
机器学习-基础知识 - Precision, Recall, Sensitivity, Specificity, Accuracy, FNR, FPR, TPR, TNR, F1 Score, Balanced F Score
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 计算机视觉是目前最热门的研究领域之一！ 无论是二维码识别、刷脸支付，还是智能安防、无人驾驶等，都需要用到计算机视觉技术。 而说到计算机视觉，就不得不提到OpenCV。 OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库，一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入了对新的算法、硬件的支持。 OpenCV 基于C++编写，但提供了 Python、Ruby、MATLAB
人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
计算机视觉是人工智能技术的一个重要领域，打个比方（不一定恰当），我认为计算机视觉是人工智能时代的眼睛，可见其重要程度。计算机视觉其实是一个很宏大的概念，下图是有人总结的计算机视觉所需要的技能树。
每天，我们睁开眼都会看见这个多彩的世界，五彩斑斓的花朵、湛蓝的天空、还有亲人熟悉的笑容，对于每一个健康人一出生便享有上天赐予的美好特权，我们可以通过眼镜感知这个世界。然而，小伙伴们知道视觉对于机器人是多么难能可贵吗？我们平时所说的计算机视觉和机器视觉又有什么区别呢？今天小编就为大家讲一讲什么是计算机视觉、什么又是机器视觉。
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理，整体架构是SpringBoot + OpenCV。
|懒人阅读：计算机视觉的应用无处不在，就像视觉是我们感知世界的最主要方式之一，所以其应用场景和公司也数不胜数。机器学习、深度学习等技术使用到CV之中后，为很多复杂视觉信号的处理带来了可能，从而可以进行更加精准的目标识别、目标跟踪、场景重建等应用。
为全面分析人脸识别市场现状、面临的风险隐患及有效的安全保障措施，顶象近日发布《人脸识别安全白皮书》。该白皮书重点对人脸识别组成以及人脸识别安全面临的阿全风险进行了详细介绍与分析。
分享一篇来自 IJCAI 2021 的论文：Adv-Makeup: A New Imperceptible and Transferable Attack on Face Recognition，由腾讯和复旦大学联合出品：人脸黑盒攻击对抗算法：Adv-Makeup。
2. ROS2进行人脸识别face_recognition_zhangrelay的博客-CSDN博客
AI科技评论消息，中国香港中文大学计算机科学工程系教授、终身教授贾佳亚于2017年5月15日公布消息，全职加入腾讯优图实验室，继续进行计算机视觉方面的理论研究和应用开发。 双方简介 贾佳亚教授在中国香港科技大学获得计算机科学博士学位，在微软亚洲研究院做一年半访问学者后，2004年加入中国香港中文大学计算机科学与工程系，2010年升任副教授，2015年任教授。贾佳亚教授任职期间发表过逾百篇顶级会议和刊物论文，是前期和中期计算机视觉最著名的专家之一，研究方向为计算机视觉、图像计算和处理、机器学
在数字图像处理领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个不可或缺的工具。它包含了一系列强大的算法和函数，使得开发者可以轻松地处理图像和视频数据。本文将带你走进OpenCV的世界，了解其基本概念和常见应用。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
随着智能设备的不断发展，人脸检测技术应用于越来越多的领域，极大的丰富和方便了人们的生活，具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
TencentYoutuyun（腾讯优图云）是腾讯云推出的一款图像识别和处理服务。它提供了各种功能强大的API，可以用于人脸检测、人脸对比、人脸验证、人脸比对、图片标签、身份证OCR等图像相关任务。该服务基于腾讯在人脸识别、图像识别等领域的技术积累，为开发者提供了快速、准确和可靠的图像处理解决方案。 在本篇文章中，我们将介绍如何使用TencentYoutuyun进行简单的图像处理任务。
近期，中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办，是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行，分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议，进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞，从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。
在人工智能的大潮中，机器学习项目琳琅满目。哪些项目是兼具代表性和实用性的呢？近日，一位名为 Kajal Yadav 的作者列出了 8 个经典的机器学习项目，实用又有趣。目前已在 medium 上获赞 1.7K。
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。
之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行人脸检测的博客。以数字图像处理中经常使用的lena图像为例，如下图所示：
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