基于特征层和二代曲波变换的多模生物特征融合识别方法

针对单模生物特征识别方法在实际应用中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于特征层和二代曲波变换的单样本多模生物特征融合识别方法,其采用了2种生物特征:掌纹特征和人脸特征.将所有归一化后的学习样本图像和测试图像通过组合的快速离散曲波变换和小波变换进行分解.系数经组合和规范化处理后,在特征层实现融合,融合后的特征参数送入K-最近邻分类器进行分类,从而获得最终识别结果.在香港理工大学掌纹数据库和Ljubljana大学人脸数据库上的实验结果表明,所提方法在每个类别仅使用1个学习样本的情况下,其生物特征图像的最佳平均识别正确率达到92.40%,比单模人脸、单模掌纹识别方法的识别率分别提高了35.38%和8.92%.     

分块统计特征和最优分辨力选择特征相融合的掌纹识别

为提高掌纹识别的性能,提出一种分块统计特征和最优分辨力选择特征相融合的掌纹识别方法。首先对预处理后的掌纹图像进行多方向、多尺度Gabor变换;然后将掌纹划分多个子块提取特征,将各子块特征进行拼接得到整个掌纹特征向量;最后以特征分辨力为准则选出最优掌纹特征子集建立两分类器,通过投票机制建立掌纹多类分类器,并采用Po1yU掌纹库进行性能测试。测试结果表明,该方法的掌纹识别性能优于对比掌纹识别方法。     

基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别新方法

针对掌纹特征提取困难、稳定性较差以及特征维数较大的问题,提出一种基于Curvelet稳定特征曲面的掌纹识别方法.将掌纹图像经Curvelet变换得到稳定特征曲面,把该曲面作为特征进行匹配,不仅避免了特征提取或图像编码等传统繁琐操作,而且特征维数较低,在保证识别精度的同时,图像稳定性增强,识别速度较快.最后,采用归一化相关分类器对掌纹所属类别进行判定,通过PolyU掌纹库的验证,本文算法的等误率为1.769 0%,匹配时间为16.6 ms,表明了本文算法的有效性.     

基于K-L变换的掌纹自动识别

掌纹自动识别是对基于生物统计学的身份鉴别的重要补充。论文尝试了对掌纹图像代数特征的提取 ,并设计了基于 K- L变换的掌纹自动识别方法。实验表明 ,这种方法能够取得很好的识别效果 ,即使对于低分辨率下的图像也有较高的识别率。在此基础上结合子空间法模式识别理论 ,提出了双子空间掌纹自动识别方法。并用双子空间对各类样本的空间分布进行了更加精细的刻画。然后采用分层最小距离分类器实现掌纹识别 ,使识别率和鲁棒性得到了进一步提高。     

手形识别中手形处理方法的研究

生物特征识别是人类本身具有的生理特征或者行为为前提,借助计算机判断个人身份的技术。手形识别是生物特征识别的一种方法,以其采集设备简单、识别速度快、稳定性高而成为继指纹识别之后的新的生物特征识别方法。手形边缘信息的准确提取为手形的识别与认证起到了至关重要的作用。在手形的采集和提取过程中,外部引入的噪声会降低手形信息提取的准确性。本文采用改进型中值滤波法和大津法进行自适应阈值搜索,能够快速、准确、有效地提取手形边缘信息的现象。通过实验验证了这两种方法的优越性,为手形认证做了很好的铺垫。     

基于Gabor小波和PCA的掌纹识别方法比较研究

掌纹识别是利用人的手掌图像进行身份鉴别的一种新兴生物特征识别技术. 主成分分析(PCA)、二维主成分分析(2DPCA)、Gabor小波等则是生物特征识别的常用特征提取方法. 本文采用四种实验方案来比较研究基于PCA以及基于Gabor和PCA的掌纹识别特征提取性能, 用正确识别率和训练时间等参数来对其进行对比分析, 其结果可为掌纹识别系统选择特征提取方法提供一定理论参考.     

基于卷积神经网络的掌纹识别方法

为避免在处理掌纹识别时人工提取掌纹特征,提出使用卷积神经网络(CNN)来处理掌纹识别问题。首先根据掌纹的几何形状特点进行预处理,切割出掌纹的感兴趣区域(ROI);然后将感兴趣区域进行归一化并组成一个二维矩阵作为卷积神经网络的输入;再使用批量随机梯度下降算法对网络进行训练,得到最优的网络参数;最后对测试掌纹进行分类识别,分类器使用Softmax。应用于香港理工大学掌纹数据库(v2)的掌纹识别率达到99.15%,单张掌纹的识别时间小于0.01 s,验证了方法的有效性。     

全手形特征的生物识别技术综述

全手形特征多模态生物识别是结合指纹、手形和掌纹的全手形特征信息,具有信息更全面可靠的独特优势,能有效地提高生物特征识别的准确率。本文简述了全手形生物特征识别技术的基本原理和一些关键技术,对目前流行的各种单模态和多模态生物特征的优势和不足进行了分析,并对生物特征识别技术中存在的问题和未来的研究方向进行了讨论。     

基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法.     

基于2DPCA-ICA和SVM的车标识别新方法

为了进一步提高车标识别率,提出了一种新的车标识别方法.首先应用二维主元分析技术进行数据降维,然后应用独立成分分析技术提取车标图像的特征,最后应用支持向量机技术设计分类器进行车标识别.实验结果表明,和现有方法相比,所提出的车标识别方法具有更高的识别率、更快的运算速度.     

基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别

针对掌纹采集受外界因素和噪声的影响较大, 传统方法掌纹识别率低、 鲁棒性差等问题, 提出一种基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别算法. 首先采用Curvelet变换对掌纹图像进行分解, 得到不同尺度和角度的轮廓系数, 并对Curvelet系数进行加权融合操作; 然后通过核主成分分析对掌纹特征进行降维处理, 实现特征提取; 最后采用相关向量机实现掌纹匹配, 并采用PolyU掌纹图像对算法的性能进行测试. 结果表明, 与其他掌纹识别算法相比, 该算法取得的掌纹识别率更高, 且掌纹匹配的时间最短, 可以满足掌纹实时识别要求.     

基于光谱融合的手掌异常纹识别

针对现有掌部封闭型病理纹识别算法提取的线特征较少、 识别率较低的问题, 提出一种基于非下采样剪 切波变换(NSST: Nonsubsample Shearlet Transform)域光谱融合的手掌异常纹识别算法。 首先, 选取融合效果最 佳的多光谱掌纹波段组合, 并在 NSST 域内进行多尺度、 多方向的分解; 其次, 根据分解各层子带图像的特点 设计融合规则进行相应系数矩阵的融合, 再通过 NSST 逆变换和形态学处理提取精细纹路特征; 然后, 利用像 素点的度特点寻找符合要求的闭合纹线回路; 最后, 采用一种基于矩形度和偏心率等形状描述符的方法识别封 闭型异常纹。 实验结果表明, 该识别方法能提取丰富的掌纹线特征, 同时, 还可准确识别 6 种不同类型的封闭 型病理纹, 识别率可达 90%以上。     

车牌识别技术的研究与实现

在车牌自动识别系统中,因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带来了很大困难.考虑到识别的实际应用及实时性要求,采用改进的模板匹配方法先将字符细化,再结合字符的全局特征,与模板的特征矢量进行匹配,误差最小的作为识别结果.实验结果表明,该算法具有较高的识别率及较好的抗噪性能,能够实现较好的车牌识别效果.     

基于局部方向场散列的掌纹快速辨识方法

面向大规模人群身份辨识的掌纹识别系统有广阔的应用前景。为了加速系统的响应时间,提出了一种基于局部方向场散列的快速掌纹识别方法局部方向场散列(LOFP hashing)。该方法首先使用一种方向特征双编码的方式,解决了传统编码方式不稳定、精度差的缺点。然后提出一种特征窗口化的处理方式,即局部方向场模式,加速目标掌纹的检索。在香港理工大学大规模掌纹数据库Hong Kong PolyU large-scale database,中国科学院掌纹数据库CASIA database以及一个大规模模拟数据库上进行对比实验,结果表明,提出的方法在基本不损失精度甚至有所提高的前提下,可以显著加速辨识速度。因此,LOFP hashing可以有效提升面向大规模人群掌纹识别系统的性能。     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别

为了解决掌纹掌脉识别技术中稳定性差和识别率低的问题,提出一种基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别算法。对掌纹掌脉图像利用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;利用局部邻域四值模式(local neighbor quaternary pattern,LNQP)获取掌纹掌脉融合图像的纹理特征向量,并用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对其进行降维;根据特征向量间的汉明距离实现匹配识别,并在PolyU图库和SUT图库上完成仿真验证。实验结果表明,算法的最低等误率分别为0.17%和0.75%,与其他传统及最新算法相比,算法能够有效地提取掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了系统的安全性。     

基于能量加权的子带杂交法在掌纹识别中的应用

在掌纹采集过程中,由于受光照噪声的影响,以及手掌的弓形常常给掌纹采集带来噪声.基于此,提出小波变换子带杂交的一种新颖掌纹识别算法.该算法综合考虑小波同层各子带及相邻层子带分解系数的噪声特点,采用基于掌纹图像空间能量加权,再由二维主元分析（Two-di mensional Principle component Analysis,2DPCA）算法降维、去相关,最终由最小距离分类器完成掌纹识别.基于香港理工大学公布的PolyU掌纹数据库的实验,此算法正确识别率达到100%.同2DPCA算法相比,提出的算法不仅正确识别率较高,识别效率也较高.     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。