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    摘要针对当前机场及火车站安检问题，本文对违禁物品检测系统进行了研究，采用了基于Haart特征分类器的设计，通过训练好的枪支隐马尔可夫库进行对物体的识别。
    本文通过中值滤波及文纳滤波对毫米波图像中噪声进行滤除。采用基于阙值分割法将图像中的研究部分分割下来，完成图像的预处理。采用基于AdaBoost算法训练枪支的分类器，通过使用多样化的样本及设置分类器的级数，训练符合要求的分类器。最后通过傅里叶描述子和离散余弦描述子相结合的方法训练枪支的隐马尔可夫库。23013
    本文完成了基于AdaBoost算法分类器设计以及基于HMM库的目标识别系统，实验结果表明，可以实现对毫米波图像中枪支识别。
    关键词  被动毫米波图像  Haar-like 特征 强分类器 隐马尔可夫模型
    毕业设计说明书（毕业论文）外文摘要
    Title   The research of Millimeter wave image contraband  detection method                                              
    Abstract
    In view of the current airport and railway station security problems, this paper studies the contraband detection system and uses the design of classifier which is based on Haart feature. In addition, this paper uses trained guns and hidden Markov library for object recognition.
    This paper filters the noise out of millimeter wave image through the median filter and Wiener filter。 In the next part, threshold segmentation method is used to pide the relevant parts of the image,complete the image preprocessing。 Then through classifier for training guns which is trained by Ada Boost algorithm, through the use of a variety of samples and set the series of classifiers，to achieve the requirement of the series of classifiers。Finally through combination of Fourier descriptor and discrete cosine description method to train the hidden Markov library of guns。
    This paper complishes the classifier that is designed based on AdaBoost algorithm and HMM target recognition system, the experimental results show that the recognition of millimeter wave image of guns can be realized.
    Keyword  passive millimeter wave image; Haar - like features; strong classifier;   Hidden Markov model
    目次 
    1绪论    1
    1.1课题简介    1
    1.2毫米波成像技术及其图像处理技术国内外研究现状    1
    1.3本文的主要工作    3
    2被动毫米波成像违禁物品检测基础    4
    2.1 被动毫米波成像原理及毫米波图像违禁物品检测    4
    2.2毫米波图像特征及预处理    5
    2.21 毫米波图像主要噪声类型分析    5
    2.22 毫米波图像去噪    6
           2.23 图像切割    7
    2.24 图像的轮廓提取    8
        2.3 本文选用的目标检测和识别算法    8
    2.31基于AdaBoost算法的目标检测方法    8
    2.32基于隐马尔可夫模型的目标识别的原理    9
    2.4本章小结    10
    3 毫米波枪支分类器设计    11
    3.1枪支的Haar-like特征    11
    3.2 AdaDoost算法提升分类器    13
    3.3 毫米波图像中枪支检测    13
    3.4 本章小结    18
    4 基于HMM枪支识别    19
    4.1训练枪支HMM库    20
    4.2基于训练的枪支HMM库识别    25
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