基于图像融合的去掌纹手掌静脉图像增强方法

针对手掌静脉识别系统中预处理算法不能够很好地解决掌纹造成静脉网络"断裂",导致识别性能降低的问题,通过对手掌静脉图像的观察和分析,提出8个方向滤波器提取掌纹;并将掌纹提取图像与原掌脉图像加权融合,消除了掌纹对手掌静脉图像的干扰,使静脉网络更加连贯,增大了静脉与背景的对比度。实验结果表明,与目前已有的手掌静脉增强方法相比,去掌纹增强方法提高了图像质量,进而提高了手掌静脉识别系统的识别精度。     

基于小波神经网络的掌纹识别

提出了一种基于小波神经网络的掌纹识别方法。首先对掌纹图像经过预处理得到掌纹的感兴趣区域(ROI),然后利用小波包分解的方法对该区域进行掌纹特征的提取,再利用RBF网络的容错能力和较快的收敛性对掌纹图像加以识别。针对香港理工大学掌纹数据库进行了实验,实验结果证明,本算法可以达到很好的识别效果,为掌握识别提供了一种新途径。     

基于多尺度的掌纹辨识算法

为了解决局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)不能有效的提取掌纹不同尺度的特征,提出一种对曲线有很好描述、多尺度的第二代曲波变换(Curvelet)与LBP选择性结合的多尺度掌纹辨识算法。首先将原始掌纹图像进行Curvelet变换,获得不同尺度的掌纹图像;其次对得到的掌纹图像选择性使用LBP提取特征;最后采用卡方距离对不同的掌纹进行分类。通过对PolyU掌纹图像库中具有不同光照、平移、旋转的图像进行验证,证明了此算法对光照、旋转、平移都有很好的效果,且识别率高于LBP算法与其他传统算法,达到99.20%,证明了此算法的有效性,同时,特征提取与匹配时间为139.4×10-3s,满足实时性要求。     

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。     

一种基于数学形态学和模板匹配的掌纹线特征提取方法

本文提出了一种有效的掌纹线特征提取方法,将数学形态学与模板匹配相结合,从4个不同的方向提取掌纹线.然后将这4个方向的掌纹线特征进行融合,最后通过形态学闭合、细化等一系列后处理操作得到了完整的掌纹线特征.实验结果表明基于数学形态学和模板匹配的方法不仅提取出了掌纹主线,而且大部分皱褶线也被提取出来,能够满足大型数据库掌纹识别的要求.     

低定位精度条件下掌纹图像识别

提出了一种多层次相位相关掌纹识别(HPCPR)算法.先采用改进的结合相关值位置和大小的方法在整体上匹配和对齐掌纹图像,再用分块的加权相位相关法(WPC)精确匹配对齐后的掌纹图像,实现了低定位精度条件下掌纹图像的有效识别.算法综合使用掌纹图像的整体和局部特征,且能更快地对齐待匹配图像.与传统基于相位相关的识别方法相比,该算法既提高了识别的精度,又在识别的效率上获得明显改进.在PolyU掌纹库上的测试结果验证了算法的良好效果.     

基于小波变换的掌纹特征提取

掌纹中不同区域的纹线方向和空间频率代表着掌纹图像内在的特征。为了提取该特征,提出了一种基于原始灰度图像的小波变换的新算法。由于该算法直接对原始的灰度图像进行处理,而无需对图像进行预处理(例如图像增强、滤波、区域分割、二值化、纹线细化等),因此它与传统的细节特征识别方法相比大大减小了计算消耗。对一个小的掌纹图像数据库,使用K近邻(K-NN)的分类器对算法进行了实验,得到了很高的分类正确率,验证了算法的有效性。     

一种基于散列和事务压缩的Apriori改进算法

在数据挖掘中,关联规则是发现知识的一种有效方法。该文在分析关联规则挖掘Apriori算法原理和性能的基础上,并提出了一种效率更高的改进算法。该算法是基于散列和事务压缩这两种技术。散列技术可以显著地压缩要考察的候选项集,事务压缩可以减少数据库中的事务项,从而提高Apriori算法效率。     

基于鲸鱼优化和深度学习的不平衡大数据分类算法

针对当前不平衡数据分类算法中存在的分类精度低和容易陷入局部最优状态的问题,提出一种基于鲸鱼优化和深度学习的不平衡大数据分类算法.该算法由特征选择、预处理和分类3个阶段组成:(1)为了提高分类精度,使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)在不平衡数据中寻找最优特征子集,消除不相关和多余的特征;(2)采用局部敏感哈希的合成少数类过采样技术(locality sensitive hashing synthetic minority oversampling technique, LSH-SMOT)对数据集进行预处理,解决类不平衡问题;(3)使用基于WOA算法优化的双向递归神经网络(bidirectional recurrent neural networks, BRNN)对预处理后的数据集进行分类.实验结果表明:本文算法能够有效解决不平衡数据集的分类问题,相比于其他算法,本文算法在分类精度和局部最优避免率方面具有明显优势.     

一种用于掌纹识别的Gabor滤波器方向选取方法

根据掌纹图像的频谱特征,提出了一种自动选取Gabor滤波器方向的方法.该方法将掌纹图像的Fourier谱映射到极坐标域,分析并计算Fourier谱在角度轴上的投影峰值,从而设置Gabor滤波器的方向.实验结果表明:该方法提高了掌纹图像的识别率,且算法实现简单.     

级联型高压变频系统无速度传感器矢量控制策略研究

为提高级联型高压变频调速系统的可靠性和鲁棒性,提出了一种用于级联型高压变频系统的无速度传感器矢量控制策略.该策略重点针对磁通观测模型、转速辨识方法及PWM死区补偿方法进行了优化;改进了磁通观测中的电压模型,采用基于转子磁通角度的模型参考自适应(MRAS)转速辨识方法,对PWM进行了死区补偿,进而提高了系统低速性能和控制精度.在Matlab/Simulink平台搭建了仿真模型.设计构建了大功率实验平台,实验结果与仿真结果相符,表明系统具有良好的转速辨识精度和调速性能,加入死区补偿可以减小低速区的转速波动,提高了低速区的转速辨识精度,验证了所提出控制策略的正确性.     

跨境电商系统用户数据库智能访问方法优化

为了解决传统方法不适于大规模用户访问,访问准确性差的问题,通过语义指向性匹配和多维索引树编码结合的方法,对跨境电商系统用户数据库智能访问优化方法进行研究。建立跨境电商数据库模型,为数据库智能访问提供模型依据。依据模糊层次聚类提取语义指向性关联特征,在概念格中完成语义指向性相似度计算,依据提取特征,通过相似度匹配实现数据库智能访问,针对其在用户规模较大时影响访问准确性的问题,采用多维索引树编码的方式对其进行优化,实现对跨境电商系统用户数据库智能访问方法的优化。结果表明:采用所提方法对跨境电商系统时域数据与时频数据语义指向性特征进行提取,能够完成数据语义本体特征指向性聚类,冗余干扰信息被滤除,特征分布聚类性较强;对查全率水平较高情况下的查准率进行测试,发现所提方法在查全率升高时,可令查准率保持在较高的水平,未随查全率的升高有显著下降。可见所提方法访问准确性高。     

建立大比例尺矢量地形图数据库的关键技术

建立统一的数据标准、实现对数据的质量控制与格式转换,是成功建立地理信息系统的关键.结合南京市规划局大比例尺矢量地形图数据建库项目,建立了基于操作的二维编码体系,探讨了矢量数据入库前的处理步骤,提出了AutoCAD数据向GIS空间数据的无缝转换方法,并对数据转换的质量控制进行了深入研究.实例分析表明,该方法具有较强的实用性.     

大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩快速QR算法

针对传统QR算法在处理某些大矩阵的奇异值分解时可能不收敛的本质原因,提出采用双向收缩、多次分割的解决对策。研究了在一般矩阵数值计算文献中被忽视的、然而对奇异值分解精度有重要影响的细节如从左至右、从下至上的非零元素直线驱逐算法,提出了矩阵分割时子阵首、末行搜索算法,在这些基础上实现了完整的针对大型矩阵奇异值分解的多次分割、双向收缩QR算法。通过实例比较和分析了不分割与多次分割双向收缩QR算法的收敛速度的差异,证实了多次分割双向收缩QR算法具有迭代次数少、迭代过程无停滞、收敛迅速等优点,解决了传统QR算法处理某些大矩阵的SVD时可能不收敛的问题,对任何大矩阵都可实现快速SVD运算。     

基于动态分离的Hammerstein模型辨识法

 通过对工业大系统输入信号的设计,使Hammerstein模型输出只反映系统的线性动态,并将非线性部分的静态影响有效地分离掉。利用分散辨识得到系统的线性动态模型。基于此模型并依据系统的测量输出重构系统的中间输入,进而可估计出非线性部分的参数,据此给出了工业大系统中Hammerstein模型辨识的动态分离方法。仿真结果表明此方法的有效性。     

结合DNA编码的快速混沌图像加密算法

针对现有图像加密算法的加密、解密速度问题,提出了一种与DNA编码相结合的快速图像加密算法,采用新4维混沌系统产生的混沌序列作为索引序列,指明置乱过程中要交换的具体位置.对置乱后的图像进行DNA编码,采用规则1的DNA加法法则和DNA异或法则完成扩散过程后,再用不同的规则进行DNA解码,从而完成二次加密.实验结果表明:本文提出的方法在保证图像加密系统安全的同时,减少了置乱过程中循环遍历的次数,从而提升了加密和解密的速度.     

大规模数值型数据库中敏感数据的加密算法研究

针对大规模数值型数据库中敏感数据的加密,传统算法无法解决当前行、列数据间加密密钥的干扰问题,导致安全性能较差,效率降低。为此,提出一种新的大规模数值型数据库中敏感数据加密算法,对大规模数值型数据库中的数据进行聚类处理,以过滤无价值数据,得到对用户有价值的数值型数据,降低计算量。给出大规模数值型数据库中敏感数据加密原理,进行大规模数值型数据库的元素级加密,使所有字段的密钥均不相同。介绍了一种只在加密和解密的过程中产生密钥的密钥生成方式,依据得到的密钥对大规模数值型数据库中敏感数据进行加密和解密处理,从而实现敏感数据的加密。实验结果表明,采用所提算法对敏感数据进行加密,不仅能够保证安全性,而且有很高的效率和存储性能。     

基于Barzilai-Borwein梯度法的多微电网系统递阶优化调度算法

针对由多个相互关联的微电网组成的多微电网系统,本文提出基于Barzilai-Borwein梯度法的多微电网系统递阶优化调度算法。该算法通过协调各子网多余或缺少的能量,并优化各子网发电设备以实现各微电网能量供需平衡,最小化多微电网系统整体运行成本。首先建立多微电网能量流动模型及其能量管理优化问题,进而综合预测控制的滚动优化思想和关联平衡原理,设计了多微电网系统的递阶优化调度算法。该算法将整体优化的复杂的高维整体优化问题分解为若干个相互独立的低维子问题,将原来集中的大规模计算分散到每个子系统中进行,降低对单个控制器的计算性能要求,并引入Barzilai-Borwein梯度法对子微电网之间协调,提升协调级迭代计算寻优过程的收敛速度,驱动各子网的独立优化解快速收敛至多微电网的整体优化解,以较低的计算量取得了良好的多微电网能量管理效果。最后通过数值仿真验证了本文所设计算法的有效性。     

基于时隙补偿机制的RFID混合查询树算法(AHQT)

标签防碰撞算法的优劣决定了RFID系统性能的好坏,针对标签识别的RFID系统前人已经提出了许多算法,但都有明显的缺点,包括识别速度慢、不稳定等．已有的算法主要分为两大体系：基于ALOHA的算法、查询树算法．基于混合查询树算法,引入时隙补偿机制和采用特定编码方式（曼彻斯特编码）,由标签中每三位中1的个数,决定标签响应时隙,大大降低了碰撞时隙,提高了识别效率．     

基于小波变换的分形图像编码

在分析小波变换后系数分布特点的基础上，提出了一种新的基于小波变换的分形图像编码算法．根据小波变换后能量集中于低频的特性，在传统的Jaquin分形编码方案的基础上，引入局部Harr小波变换，以低频子图代替原图进行值块、域块间的匹配计算以加快搜索过程，从而提高编码速度．结果表明，该算法在峰值信噪比下降很少的情况下。编码速度提高了100多倍，证明了其高效性．