不变矩算法的改进与人耳识别技术

由于人耳识别具有不受表情、化妆等影响的独特优势,研究了人耳识别特征技术,对不变矩算法进行了改进,获得6个改进的高阶不变矩特征向量.分别用两种算法对人耳图像进行识别处理,比较两种识别结果.改进后不变矩算法的高阶不变矩具有平移、旋转不变和尺度缩放不变的特性.采用BP人工神经网络对60只人耳图像进行识别验证,正确识别率达到91.8%.     

基于主元分析的入耳图像识别方法

人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术．将主元分析法（PCA）应用于人耳图像识别，分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别，给出了具体的网络设计与性能比较分析．实验结果表明，应用PCA方法提取人耳图像特征，选择合适的分类器和网络结构，可以取得满意的识别效果．     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

基于局部特征的部分遮挡人耳识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率.     

基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法

提出一种基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法.首先将人耳从侧面人脸中提取出来,然后采用主成分分析方法对人耳图像进行特征提取,最后采用球结构支持向量及对人耳图像进行训练和识别.与传统的多分类方法相比,该分类方法识别性能更高,这为非打扰式生物特征识别提供了一条有效途径.     

基于主元分析的人耳图像识别方法

人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术.将主元分析法(PCA)应用于人耳图像识别,分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别,给出了具体的网络设计与性能比较分析.实验结果表明,应用PCA方法提取人耳图像特征,选择合适的分类器和网络结构,可以取得满意的识别效果.     

一种模块化神经网络的人耳识别方法

提出了一种基于模块化神经网络的人耳识别方法。对人耳图像进行一系列的预处理后,采用PCA方法对图像进行特征提取。构建了模块化神经网络模型,并用分层遗传算法对该模型进行优化,选择训练阶段样本和测试阶段样本对人耳图像进行训练和测试,得出识别率。实验结果表明,基于模块化神经网络的人耳识别相对于传统的神经网络优化了设计参数,得到最优体系结构,提高了人耳识别率。     

基于局部特征和稀疏表示的鲁棒人耳识别方法

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一。本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法。该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别。在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率。     

基于几何结构关键点的人耳检测

人耳识别是目前生物特征识别的一种重要技术,外耳图像上最具区分能力的特征就是外耳的形状特征和外耳的解剖学特征,比如对耳轮、耳垂、三角窝等部分。本文的方法首先将基于灰度识别转化为复杂度比较,从而增强可操作性,然后结合人耳特有的几何特征,进行结构特征基本点的选取,在选取时考虑在局部采用优化算法进行最优化选点,最后抓取选取的最优点进行曲线的拟合,得到人耳轮廓及特征结构。     

动态身份认证方案及应用

新颖、安全的动态身份认证系统主要由电子令牌、安全认证服务器、管理工作站、认证服务接口函数等组成.通过同步、非同步认证算法,生成"动态口令".由于生成的口令间无相关性,无法预测、跟踪、截取、破译,能有效提高身份认证可靠性.简要介绍基于时间、基于事件同步、非同步认证原理,分析了动态认证技术安全性.针对目前证券业中身份认证问题,以事件同步认证为例,详细介绍动态身份认证技术在证券交易中认证流程、以及认证系统与客户系统的集成.     

基底输入未知条件下质量不确定结构损伤识别

针对结构各层有效质量和地震动输入均未知情况下的损伤识别问题,构造了不需要已知周围土壤、邻近结构和非结构构件影响的层间规格化刚度参数和阻尼参数,提出了一种新的逐层递推时域识别方法,给出了用规格化参数进行损伤识别的公式.为避免结构质量的影响,引入暂态影响参数和相关参数,并分析了质量误差对参数识别的影响.该方法利用测试数据时程直接进行结构损伤识别,并可反演出地震动时程.算例表明本方法切实可行.     

家用空调器机械噪声源识别研究

文章对家用空调器机械噪声源的成因和特点进行了阐释,介绍了几种机械噪声源的识别方法,讨论了相关分析和谱分析等在机械噪声源识别中的应用,分析了家用空调器机械噪声源的识别方法,最后用一个实例验证了文中所述方法。     

Sugeno模糊模型的辨识

提出了一种新的Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型辨识算法。在Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进行,减少了计算量。通过Ｂｏｘ－Ｊｉｎｋｉｎｓ数据建模说明了本文算法的有效性。     

自回归模型的多新息随机梯度和多新息最小二乘辨识方法

将多新息辨识理论用于研究自回归模型的参数辨识问题,通过把标量新息扩展为向量新息(即多新患),扩展信患向量到信患矩阵和构成堆积系统输出,从而提出了自回归模型的多新息随机梯度辨识算法和多新息最小二乘辨识算法.仿真结果验证了提出算法的有效性.     

多变量ARX-like系统的递阶最小二乘估计

利用Kronecker积,推导出多变量ARX-like随机系统的辨识模型,使用递阶辨识原理研制了一个递阶最小二乘参数估计算法.提出的递阶最小二乘算法比现存递推最小二乘算法计算量小.给出了为仿真例子.     

基于模态能量的随机子空间虚假模态剔除

针对基于协方差驱动随机子空间辨识法虚假模态影响识别结果的问题,提出了一种基于模态能量的虚假模态剔除方法.利用输出矩阵、状态矩阵的特征值与特征向量以及状态-输出协方差矩阵计算出识别结果中各阶模态分量的模态能量,对各假设模型阶数下计算出来的能量进行排序,保留能量最大的前j个模态用于绘制出稳定图,剩下的模态视作为虚假模态予以剔除.通过对3自由度的线性时不变系统和重庆朝天门长江大桥模型进行辨识,验证了该方法的有效性.     

基于环境振动测试的桥梁柔性桥塔动力特性识别

针对桥梁柔性桥塔动力特性的识别问题,阐述了基于环境振动测试的结构动力特性识别技术与原理.结合某桥梁柔性桥塔工程实例,分析了该方法的一般步骤、技术细节和实现过程.测试、识别得到了实例桥塔的动力特性数据,该数据与桥塔结构有限元理论计算的结果基本一致.可为同类桥梁桥塔的动力特性测试提供技术借鉴和参考.     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

一种用于模型结构辨识的新方法

系统辨识的关键是模型结构的辨识，它包括模型验前结构的假定和模型结构参数的确定。线性系统的模型结构辨识实质上就是确定模型的结构参数。该文以飞行器运动数学模型为研究对象，介绍了一种基于Bayes假设检验理论、适用于线性系统模型结构辨识的新方法，并给出了工程应用实例。