贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法

为了提高分类器的精度,对分类器的结构进行了改进,提出了一种基于贝叶斯和k-近邻组合分类器的模型,该分类方法结合了贝叶斯方法分类速度较快和k-近邻方法分类准确率较高的优点.实验结果表明,该方法在保证分类速度的前提下,有效地提高了分类准确率.     

虹膜识别技术的研究

虹膜具有随机的细节特征和独特的纹理,唯一且终生不变,因此虹膜识别技术成为生物识别技术中相对较新且具有巨大潜力的技术.提出了虹膜识别系统的工作原理和组成,对虹膜定位以及虹膜特征提取与编码作了分析,虹膜识别技术在身份鉴别和安全保障领域有着广泛的应用前景.     

虹膜识别技术综述

虹膜识别技术是现在最有发展前景的生物特征识别技术,介绍了虹膜识别技术的研究意义和应用状况,并对虹膜识别系统及其技术难点做了详细的描述,最后给出了虹膜识别技术的难点和今后技术的发展前景。     

基于k-近邻方法的渐进式中文文本分类技术

针对k-近邻方法分类准确率较高、但分类效率较低的特性,提出了一种基于k近邻方法的渐进式中文文本分类技术,利用文本的标题、摘要、关键词、重点段落进行渐进式的分类处理.这样,不用分析全文就能将部分待分类文本成功分类,从而提高了文本分类的效率.实验结果表明,该方法在保证分类准确率的基础上能够有效地提高分类效率.     

虹膜识别算法概述

虹膜识别已经成为近年来的热门研究,由于其可靠性和近乎完美的识别率,虹膜识别已经应用于较多高安全性的领域。虹膜识别系统主要有三个阶段:图像预处理、特征提取和模板匹配。本文对每个阶段的突出算法进行介绍、分析与比较,对虹膜识别系统的进一步发展具有一定的研究价值。     

基于快速离散曲线变换的各向异性虹膜识别

提出了旋转不变技术在决策水平上进行虹膜特征提取和融合后分类的方法,以提高非理想环境条件下的性能.在这项工作中,基于二维(2D)快速离散曲线波变换(FDCT)的方向性虹膜纹理特征被计算出来.该方法将归一化的虹膜图像分为六个子图像.Curvelet变换应用于每个子图像.使用这些curvelet系数的方向能量导出每个子图像的特征向量.这些距离在决策层通过新颖的后分类器k-out-of-n进行融合,降低错误识别率.最后提出的方法在UBIRIS,MMU1和CASIA-Iris V2.0数据库上进行了测试,证明了所提出算法的可行性,并将其与现有虹膜识别算法进行了比较.实验结果表明,该算法可以提高虹膜识别准确率,达到较高的实际应用中的要求.     

基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法

为了提高虹膜识别系统的识别性能,提出了基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法。在利用多尺度Gabor滤波器组提取虹膜纹理相位特征的虹膜识别系统中,不同尺度、不同方向的Gabor滤波器,甚至同一Gabor滤波器的实部和虚部对虹膜纹理的描述能力不同,其抽取的特征的鉴别能力也不一样。根据鉴别能力的差异,在计算Hamming距离时对不同滤波器的输出进行加权,利用加权后的距离进行身份认证。实验结果表明,与传统的基于归一化Hamming距离的虹膜匹配算法相比,改用该算法后,虹膜识别系统的等错误率从0.97%下降到0.47%,识别性能得到明显改善。     

虹膜识别算法的研究

提出了虹膜自动化身份识别的算法及虹膜图像几何畸变的校正方法,最后用相关系数来测度图像的匹配结果。用该处落款 大量抽样实验,证实了算法的有效性。     

基于虹膜识别的身份鉴别系统设计

阐述了基于虹膜识别的身份鉴别系统整体设计思路,详细介绍了该系统的组成、硬件结构及软件设计。系统主要由虹膜图像采集、虹膜定位分割、虹膜归一化、特征匹配等部分组成。通过该系统可进行准确的人员身份鉴别。     

边坡稳定性的k-近邻估计

边坡稳定性估计的精度直接关系到边坡工程的成败.然而,边坡稳定性与其影响因素之间存在复杂的非线性关系.当目标函数很复杂时,如果只建立目标函数的局部逼近,并将其应用于待测实例的邻域,就能获得较高的预测精度.这种局部建模方法的典型代表就是k-近邻及其改进算法.在研究k-近邻算法的基本原理及其改进方法的基础上,提出了应用距离加权的k-近邻方法对由岩石容重、岩石内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙水压力6个特征参数组成的岩土参数进行建模,估计表征边坡稳定性的安全系数.实验中,用82个圆弧破坏边坡实例中的71个实例进行建模,对另外11个实例进行推广预测.实验结果表明:用k-近邻算法进行边坡稳定性预测有较高的精度.     

基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究简

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法.实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行.实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性.     

一种用于虹膜识别的相位匹配算法

虹膜识别是一种非侵犯性的人类身份识别技术 .在虹膜自动识别过程中 ,特征的分析和匹配是非常重要的部分 .此文讨论了虹膜图像定位、增强等预处理的方法 ,并提出了一种相位相关的匹配算法对虹膜图像进行识别和判断 .实验证明 ,该方法运算速度较快 ,并有较高的识别率 ,效果良好 .     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

Wildes虹膜识别方法的研究

虹膜识别技术是一门利用人类特有的生物特征——虹膜,来验证个人身份的科学。由于虹膜的结构具有独一无二、稳定及难于复制等特性,所以,这种识别方法提供了一种相对可靠和稳定的身份鉴别途径。对Wildes的虹膜识别方法[1]的图像采集、图像的预处理、特征提取和匹配等过程进行了研究,找出了这种识别方法存在的不足之处,并提出了切实可行的改进措施,大大提高了原系统的精度。     

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Hough变换的虹膜定位算法

针对利用Hough变换实现虹膜定位时遇到的一些问题提出了相应的解决方案。为减少Hough变换的计算量,本算法采用了“先采样后变换”、“由粗到精”的方法;为提高可靠性、减小噪声影响,算法利用了虹膜内外边界之间的耦合关系以缩小在边界参数空间内的搜索范围。在MAT—LAB软件环境下的试验表明,算法取得了良好的效果。     

基于最大熵的虹膜定位算法

针对虹膜图像自身的特点,先利用最大熵的方法把虹膜图像分成3个灰度等级,使虹膜最大限度的呈现出内外边界,然后在此基础上运用Daugman提出的虹膜定位算法能更有效地定位虹膜.实验表明,该算法具有更好的定位效果.     

虹膜识别技术研究

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章详细介绍了虹膜识别技术的国内外发展现状和常用算法,并介绍了现有虹膜识别技术中存在的主要问题。     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术研究作为对人身份鉴别研究的重要方面,目前已经提出了许多的识别方法,取得了一定的研究成果。本文就人脸识别技术的一些研究方法进行综述,讨论人脸识别的关键技术及其应用和发展前景。