基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

基于双目融合网络的立体图像质量评价

立体图像质量评价为3D技术的发展与应用提供了技术支撑.如何根据立体图像特点,构建更加符合立体视觉认知机制的立体图像质量评价模型,已成为该领域的关键问题之一.现有的立体图像质量评价方法要么先分别处理左右视图,然后结合左右视图质量得到立体图像质量分数;要么先对左右视图进行融合得到融合视图,然后评价平面的融合视图得到立体图像质量分数.事实上,大脑对立体视觉信号的处理是一个长期的复杂融合与处理的过程,并最终在视觉皮层完成对视觉信号的认知与判断.受大脑立体视觉认知机制的启发,本文提出一种基于双目融合网络的立体图像质量评价模型,实现了双目信息的多次融合与处理,模拟了大脑对双目信息进行处理和判决的视觉传导通路.所提出的双目融合网络包含左视图通道、右视图通道和融合通道,模拟立体视觉信息在视觉通路中的逐层并行处理过程;左右视图通道在网络中多次交互,模拟视觉通路中双目信息的多次融合与处理;网络末端的3个全连接层,模拟视觉信息经过视觉通路处理后复杂的质量判断过程.本文实验在两个公开立体图像库LIVE3D Phase Ⅰ和LIVE 3D Phase Ⅱ上进行,实验结果表明,该方法在对称与非对称失真立体图像上均能取得更好的结果,且较其他方法具有更强的普适性.     

一种Log-Gabor滤波结合特征融合的虹膜识别方法

提出了一种Log-Gabor滤波器结合特征融合的虹膜识别方法.该方法利用多尺度多方向二维Log-Gabor滤波器构成的多通道滤波器提取虹膜纹理特征,在特征层利用幅值信息对同尺度下多方向的Log-Gabor特征进行融合,以压缩冗余信息及去除非有效特征,然后对融合后的特征进行相位编码,并运用加权海明距离进行匹配,匹配时借助噪声屏蔽码去除眼睑遮挡干扰.提出了一种虹膜图像质量评价方法,可有效鉴别不适于识别的低质量虹膜图像.与传统的Gabor方法相比,新识别方法能得到更小的等错误率和相同错误接收率下更小的错误拒绝率,同时又将虹膜特征码的大小压缩为传统方法的1/2,可提高匹配速度及节约存储空间.在CASIA和UBIRIS虹膜库的测试结果表明,与传统Gabor方法相比,该方法在错误接受率为0.01%和0.1%时的错误拒绝率分别降低了0.57%和0.36%,等错误率降低了0.25%,特征码长度为128 B,减少了50%.     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。     

基于视觉感知特征融合的图像质量评价

在图像压缩,图像恢复和图像传输等领域中真实评价输出图像的视觉质量是一项重要的工作。图像质量评价(IQA)旨在开发一种与人眼视觉感知紧密相关的方法。本文提出一个新的图像质量评价模型VFDP,该模型首先在视觉显著性特征基础上,结合颜色特征和梯度特征来描述局部图像质量。其中,本文采用新的计算梯度特征相似性方法,该方法融合参考图像与对应失真图像的亮度通道,并计算该通道的梯度图与参考/失真图像梯度图之间的相似性。最后采用平均偏差加权的方法对视觉显著特征,颜色特征与改进的梯度特征融合,得到图像质量评价结果。在TID2013、TID2008与LIVE数据库测试,结果表明VFDP所预测的PLCC与SROCC值优于8种主流算法预测的结果,其预测结果与人眼主观评价有较好的一致性。     

基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证识别的准确性,必须选择满足识别算法需要的图像来进行特征提取和模式识别。在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,该文提出了一种新的基于小波包分解的算法,根据虹膜纹理的特点确定小波包的分解方式,选取纹理高频分量分布最集中的子频带作为特征子频带,以其能量作为判别图像质量的准则。对比实验结果表明,该方法可以快速、准确地判断虹膜图像的质量,实现了对图像的实时处理,结果合乎人眼的主观度量,且区分不同质量图像的效果优于其它评价算法。     

一种序列虹膜图像的质量评价方法

为了实现对虹膜身份识别系统中所采集的序列虹膜图像的质量评判 ,提出了一种利用眼睛结构中瞳孔、虹膜、巩膜各区域边界部分灰度差值评判因子进行质量评价的方法。实验证明 ,用该方法可以快速、有效地鉴定序列虹膜图像的质量 ,提高该身份识别系统的工作效率     

培训效果评估的重要性及方法研究

在系统分析培训一般流程的基础上,强调了对培训效果进行评估是整个培训过程的一个重要环节和培训循环系统的重要组成部分,论述了开展效果评估是提高培训质量的重要手段.通过对影响评估结果因素的分析,针对如何进行科学有效的评估提出了一种新的模型体系.     

基于形态学与灰度分布的序列虹膜质量评价算法

基于形态学和灰度直方图中的灰度分布, 提出一种虹膜质量评价算法. 通过清晰度, 基于二值形态学的活体检测, 灰度直方图灰度分布的区域有效判定以及超界偏移度和斜视离心度的斜眼程度判断, 解决了连续采集的序列虹膜质量评价中因判别指标严苛导致的有效虹膜幸存率过低的问题. 在排除不合格图像的同时, 尽可能地保留可以进行识别的虹膜, 以提高有效虹膜幸存率, 并且时间消耗相对较短.     

磁化处理的全尾砂料浆沉降参数优化模型

为了提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,将磁化处理技术引入到全尾砂料浆脱水浓缩中,并建立GA-SVM模型优选全尾砂料浆的沉降参数。建立支持向量机(SVM)沉降参数优化模型,以磁感应强度、磁化处理时间、料浆流速、料浆浓度、絮凝剂单耗为输入因子,沉降速度为综合输出因子,通过正交试验建立样本数据对SVM模型进行训练与检验,采用遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化,进而得到磁化全尾砂料浆沉降参数的GA-SVM优化模型。将GA-SVM模型运用到某铁矿磁化全尾砂料浆沉降参数优化中,得到的最佳沉降参数为磁感应强度0.192T、磁化处理时间1.85min、料浆速度1.92m/s、PAC单耗28g/t,沉降速度可达约155cm/h。研究表明:适宜的磁化处理条件可提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,节约30.0%~42.5%PAC用量,GA-SVM模型对全尾砂料浆沉降参数预测结果相对误差在5%以内、预测精度高,为全尾砂料浆脱水浓缩及其参数优选提供了一种新思路。     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

基于GA-SVM的股票投资价值评价研究

针对股票投资价值评价问题,依据模式识别的思想,采用GA-SVM方法建立股票投资价值评价模型。首先,综合考虑影响股票投资价值的多方面因素,采用主成分分析方法完成对股票投资价值特征的提取,然后将遗传算法与支持向量机相结合,通过实证方法建立股票投资价值评价模型。结果证明该模型具有良好的选股能力。     

基于犹豫模糊集的移动式压力容器充装站应急预案评价体系

为科学客观地评价移动式压力容器充装站应急预案的质量,提高充装站应急处置能力,基于现有应急预案规章制度,构建了移动式压力容器充装站应急预案质量分级指标体系并建立了应急预案质量等级评价模型。移动式压力容器充装站应急预案质量分级指标体系包括了5个二级指标和27个三级指标。应急预案质量等级评定模型以犹豫模糊集理论为基础,将应急预案质量划分为5个等级。该评价模型采用集值迭代法计算各指标权重,并结合HFWA算子计算各指标的最终犹豫模糊得分。将该模型应用于浙江省某天然气有限公司突发事故应急预案,根据模型计算最终得分结果,将该公司应急预案质量等级定为“良好”,验证了该模型的可行性。     

基于Dempster-Shafer证据理论的虹膜图像分类方法

为了提高虹膜图像的分类率，提出了一种基于证据理论的虹膜图像分类方法．该方法利用虹膜图像的纹理变化信息来提取虹膜灰度信号的比率特征，并结合证据理论实现了虹膜图像的决策分类，降低了不确定性因素对图像分类的影响，提高了分类率．在相同的实验条件下，对不同数量的虹膜图像进行了实验验证，结果表明，该方法在保持了分类稳定性的同时，其分类率比直方图交叉分类方法和直方图比率特征分类方法分别提高了6．96％和4．44％．