手背静脉特征提取算法

提出一种基于有限Radon变换(FRAT)的手背静脉识别新方法.在考虑手背静脉图像"线状"特点的基础上,先将手背静脉图像"分块",再对分块后的图像进行FRAT变换,并提出一种向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背静脉图像纹理特征,最后通过特征匹配进行分类识别.结果表明:与传统的Hough变换和离散Radon变换相比,新方法提高了目标直线特征的检测速度;在有800个样本的数据库上进行实验,获得了96.5%的识别率,表明了算法的有效性.     

基于齐次模型的信赖域算法

提出一种基于齐次模型的信赖域算法，传统的基于二次模型的信赖域算法只是它的一个特例。由于该模型比二次模型更近似目标函数，故新算法优于传统的信赖域算法。     

基于Bandelet变换的手背静脉识别算法

提出一种基于Bandelet变换的手背静脉识别算法, 该算法利用Bandelet变换对静脉图像进行特征点提取, 通过提取的特征点构造了表征静脉纹理特征的特征向量, 通过计算待识别样本特征向量与目标样本特征向量的相关系数得出其相似度, 并在利用自制采集设备采集的样本库上对算法进行测试, 给出了实验结果.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除"毛刺"处理.仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架.     

手背静脉识别的图像处理算法

提出了一种手背静脉图像的有效区域提取方法,在获得手背静脉图像的有效区域后,对图像进行增强和平滑处理,采用动态阈值分割算法对图像进行分割,对分割结果进行平滑细化和去除毛刺处理。仿真实验表明,该算法能够获得失真较小的静脉骨架。     

基于Morphing方法的断层面重构

为提高稀疏数据条件下断层面形态重构的准确性和光滑性,通过对断层面建模数据分析与优选,提出基于Morphing方法构建相邻稀疏断层线的过渡曲线,同时基于CD-TIN重构平稳光滑断层面的方法。以Morphing方法基础理论,分析了断层线数据特征点对应关系,采用距离二分法实现了特征点匹配;参照有限外推法,确定了断层尖灭位置;采用拉格朗日插值方法对断层线节点曲线进行趋势外推,实现相交断层面切削;最终实现了稀疏数据下断层面的光滑构建。通过对比Kriging插值方法和Morphing方法生成的断层面模型形态,结果表明:Morphing方法生成的断层面形态平滑自然,可以更好地还原断层弯曲细节。     

手背静脉血管识别算法研究

由于指纹识别的易被污染性,虹膜识别给人造成的不舒服感等,为了克服这些已有的生物特征识别技术的缺点,本文对一种全新的生物特征识别方法——基于手背的静脉血管图像的特征识别算法进行了初步研究。提出了一种基于血管细化后的特征提取识别算法。分析了这种识别方法所要求的图像预处理过程,并对小数目样本进行仿真实验。实验证明,只要基于可靠的识别方案,手背静脉模式识别进行个人身份识别是完全可行的,具有良好的应用前景。     

一类无约束优化问题的信赖域过滤器算法

构造了一个求解无约束优化问题的新算法,结合了采用修正BFGS(MBFGS)算法的信赖域思想和多维过滤器算法策略.搜索方向的产生类似于MBFGS算法;在接受新的迭代点时,采用多维过滤器算法的策略及信赖域思想,新信赖域算法是全局收敛的.     

基于压缩域特征的音频识别算法

如何有效地对海量数据尤其是诸如音频之类的多媒体数据进行分析、存储和检索是一个有待解决的问题.由于原始音频数据的非结构化特性,音频检索受到极大的限制.相对于日益成熟的图像与视频检索,音频检索相对滞后.基于内容的音频检索己成为多媒体检索技术的研究热点.本文对基于内容的音频检索的音频分层分割算法展开分析,提出一种基于压缩域特征音频分割域识别算法.经试验结果显示,此算法由于不依赖于具体的应用阈值,使此算法准确率有较大提高.     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).     

自动获取控制点的人脸表情变形

 提出了一种自动获取控制点的人脸表情变形方法,该方法首先通过主动形状模型(Active Shape Model,ASM)算法自动提取人脸特征点,亦即控制点,然后使用基于控制点的Morphing技术,使一张中性状态的人脸平滑地过渡到有表情的人脸.     

基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法

为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行Radon变换,每一静脉对象可表示为一个HMM;对于已知确定的训练样本库,利用遗传算法自适应调整HMM参数,使所有测试图像的观测序列在真实匹配模型中发生的概率值远远大于其在虚假匹配模型中发生的概率值,提高了不同静脉对象的区分度.实验表明,该算法具有较高的正确识别率,并具有良好的实时性.     

脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.     

手背静脉识别系统的研究

介绍了手背静脉识别系统的图像处理和相关法识别算法,并通过实验证明了系统的可行性。     

基于语言特性的中文领域术语抽取算法

提出一种基于语言特性的中文领域术语自动抽取算法.集成领域耦合性、领域相关性和领域一致性3种语言特性建立统计模型进行中文领域术语的自动抽取.提出基于困惑度衰减比率的自动评价方法,使用该评价方法对术语抽取算法进行了比较评估.实验结果表明,该算法与基于互信息和似然度的方法相比,在准确率和召回率方面都有较大提高.     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

基于乌鸦搜索算法的新型特征选择算法

基于元启发式算法--乌鸦搜索算法（CrSA）, 提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法（IFSCrSA）, 以解决目前特征选择问题中存在的不足. 通过与传统的机器学习特征选择算法和基于进化计算的特征选择算法进行比较, 结果表明, IFSCrSA能在数据集中选择辨识度较强的特征, 不仅大幅度降低了特征子集的规模, 而且提高了分类准确率.     

基于乌鸦搜索算法的新型特征选择算法

基于元启发式算法--乌鸦搜索算法（CrSA）, 提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法（IFSCrSA）, 以解决目前特征选择问题中存在的不足. 通过与传统的机器学习特征选择算法和基于进化计算的特征选择算法进行比较, 结果表明, IFSCrSA能在数据集中选择辨识度较强的特征, 不仅大幅度降低了特征子集的规模, 而且提高了分类准确率.