一种有效抑制睫毛干扰的虹膜定位算法

为了提高在图像质量较差时的虹膜定位性能,改善虹膜定位的成功率和速度,在对Daug-man算法改进的基础上,提出了一种基于形态学算子的虹膜定位算法(ILBM).该算法将睫毛干扰看作虹膜图像中出现的缝隙,通过应用形态学中的膨胀算子对缝隙进行填补进而消除干扰,虹膜边缘参数则采用Hough变换来求取.与Daugman算法相比,ILBM算法可以有效抑制虹膜定位过程中存在的睫毛干扰,提高虹膜定位的速度.对比实验表明,ILBM算法具有比Daugman算法更好的抑制干扰能力和鲁棒性,具有更高的定位成功率和更快的定位速度,定位时间仅为Daugman算法的17%,定位成功率提高了3.7%.     

一种Log—Gabor滤波器结合多分辨率分析的虹膜识别方法

为提高虹膜识别算法的性能,提出了一种采用虹膜纹理全局信息的识别方法--全局信息识别法(IRBGT).该方法使用下采样运算得到不同分辨率下的虹膜图像,然后通过不同方向尺度的Log-Gabor滤波器组提取虹膜纹理的全局特征.最后,运用加权最小海明距离对生成的虹膜特征码进行匹配.与传统的Gabor虹膜识别方法相比,IRBGT方法在虹膜识别时更多地考虑了全局信息的可辨识力,能够降低等错误率和相同错误接收率下的错误拒绝率.对CASIA和UBIRIS虹膜库的测试结果表明,相比传统的Gabor虹膜识别方法,IRBGT方法在错误接受率为0.01%和0.1 %时使错误拒绝率分别减小了0.54%±0.2%和0.35%±0.15%,使等错误率降低了约0.2%.     

基于AIRF-CARS波段选择算法的橡胶树叶片氮含量定量研究

以橡胶树叶片的近红外光谱信息为分析对象,运用由粗放到细致的多分辨率特征提取思想,提出了一种融合自适应间隔随机蛙与竞争自适应重加权采样(AIRF-CARS)的算法提取橡胶树叶片的光谱特征信息,从而实现了橡胶树叶片氮含量的定量分析.实验结果表明,AIRF-CARS算法有效的压缩了光谱特征的数量,通过算法选择的特征波长为22个,使得定量分析模型的预测均方根误差(RMSEP)和决定系数(R~2)分别为0.136 4%和0.959 6.因此,本文算法可以有效地提取信息量较大的波长特征,应用于近红外光谱检测的定量分析中,并为便携式田间多波段光谱仪的研发提供理论支撑.     

应用间隔随机蛙结合连续投影算法检测橡胶树叶片氮含量

研究了基于可见/近红外光谱技术的橡胶树叶片氮含量无损检测方法。总共采集了176个橡胶树叶片样本,以350～2 500 nm的可见/近红外数据作为试验数据。首先,采用一种新颖的间隔随机蛙(iRF)算法选择交互验证均方根误差(RMSECV)最小的波长间隔组合;然后,采用连续投影算法(SPA)进一步选择特征波长;最后,将选出的特征波长作为输入变量,建立偏最小二乘法(PLS)模型。研究结果表明:通过两步策略进行波长选择,iRF算法粗选,从全光谱2 151个变量中筛选出714个,再采用SPA算法细选,从714个变量中进一步筛选出20个最优变量,降低了信息冗余,变量数减少了99.07%。建立的简化模型结果校正均方根误差(RMSEC)、校正相关系数(R_c)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相关系数(R_p)分别为0.091 3%、0.956 5、0.123 8%和0.901 8,比PLS、间隔偏最小二乘法(iPLS)、iRF算法和SPA有更低的均方根误差和更高的相关系数。因此,iRF-SPA可以作为一种策略的波长选择方法用于检测橡胶树叶片氮含量。