基于指纹块中主要脊和次要脊的方向场估计

针对方向场估计算法存在估计精度不高、计算时间开销过大的现象,提出一种基于指纹块中主要脊和次要脊的指纹方向场估计方法.它主要包括4个处理步骤：预处理原始指纹图像,利用上半邻域搜索算法提取指纹前景块中的主要脊和次要脊,利用脊的直线模型估计指纹前景块方向,以及采用修正方案提高方向场估计的精度.实验结果表明,该方法不仅具有令人满意的估计精度,而且拥有很高的计算效率;且具有很强的抗噪性能,能够有效提高指纹识别系统的性能.     

武术运动员血型及指纹的分析

对四川省一级以上的３９ 名武术运动员血型和指纹进行了调查分析,结果表明武术运动员多数血型和指纹指标与一般人比较没有明显差异,故用这两项指标作为选材的依据还有待进一步探讨     

乒乓球运动员血型,指纹图形的调查

为了了解血型和指纹两项指标与灵敏素质的关系，对四川省一级以上等级的３７名乒乓球运动员进行调查分析，结果表明血型和指纹与人的体育运动能力有关，但不宜作为运动员选材的依据。     

基于脊骨线特征的指纹图像质量评估方法

指纹图像的质量对指纹识别技术有着重要的影响.根据指纹的特征和指纹图像的纹理特征,提出了一种基于脊谷线特征的指纹图像质量评估方法.此方法对传统的脊谷线清晰度分析方法进行了改进,把局部分析和全局分析结合起来,得到一个更好的脊谷线清晰度描述.用多指标融合方法来最终判定指纹质量.采用指纹图像脊谷线清晰度、指纹图像有效面积、指纹图像灰度均值和方差作为质量评价的相关指标因数.该方法对指纹质量判定的准确性有了明显改进.     

皮纹与运动机能的相关研究

本文对安徽１１５名汉族运动员（男５４人，女６８人）的皮纹进行了研究。调查分析了指纹、掌纹和跖纹。结果表明：运动员的皮纹参数与对照组间有若干统计学差异。这些皮纹特征为运动员选材提供了参考指标     

基于群智指纹的指纹库建立及优化算法

为解决群智采集的指纹数据量较大且分布状况复杂的问题,提出了一种基于AP聚类算法的指纹库建立及优化算法.通过AP聚类算法将位置接近且相似度较高的指纹聚成一类,相较于其他聚类算法,使用AP聚类可以更好地反映当前指纹的分布状况.对聚类生成的每一类指纹建立莱斯分布模型,以莱斯分布模型的参数作为指纹.仿真结果表明基于AP聚类的方法与传统指纹法在具有相似的定位效果的前提下,前者所占用的存储量只有后者的50%.     

基于类拐点特征向量的多层次指纹分类新方法

自动指纹识别技术是利用人类指纹的唯一性,通过对指纹图像的采集、细节特征提取并与样本库数据相比较的过程来实现指纹识别的技术.首次定义并成功提取了一种反映指纹方向场变化特点和规律的新特征向量,即类拐点特征向量.利用这一新的特征向量和从类拐点中抽取出来的指纹核心点为分类特征,以多层次树结构为分类策略,使不同类型的指纹在不同层次、不同特征空间都线性可分,从而分别获得最大的类间距离而最小的类内方差.在高维数比率样本测试条件下,分类的准确率达到99%以上,并且对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性,从而真正实现了准确一致而又精细的指纹实时分类,具有很强的实用性和一定的推广价值.     

软式网球运动员血型、指纹图形的分析

为了了解人类的血型和指纹与力量和速度等身体素质的关系，对四川省一级以上的30名软式网球运动员进行了调查分析，结果表明软式网球运动员的血型和指纹图形与一般人没有明显差异，故不能用来作为选材的依据．     

基于第二代Curvelet变换的指纹预处理算法

分析了现有的一些增强、分割算法的不足,提出了基于第二代Curvelet变换的指纹图像预处理算法.实验结果表明提出的算法简单有效,能够实现指纹图像增强的要求.     

基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法

在分析了指纹图像的纹理特征之后,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于方向均值滤波的指纹图像平滑算法．该方法首先求取指纹脊线方向,然后沿该方向上选择均值滤波平滑邻域, 最后采用均值滤波对指纹图像进行平滑处理．该方法可以有效地平滑指纹图像中的噪声,降低强噪声对后续处理的影响,从而有效地提高了指纹细节特征提取算法的准确性．     

一种基于点模式匹配的指纹识别方法

把指纹用于身份认证已有上丰年的历史，自动指纹识别（AFIS）已在各个领域广泛应用，除了传统的司法公安领域，自动指纹识别还可以作为计算机操作系统和网络访问认证用户的手段，以及用于金融保险方面的身份确认，指纹匹配是AFIS的最重要问题之一。一般用脊线的分歧点和端点这样的细节点来表示一个指纹，并通过细节匹配来进行指纹匹配，这样指纹匹配就转化为点模式匹配的问题，传统的点模式匹配算法存在运算量过大且难于解决所有的非弹性形变等问题。文章提出了一种基于聚类的点模式匹配方法，来进行指纹识别，有效地解决了如何对数量和位置都不尽相同的两幅指纹细节图象进行最优匹配的问题，设计并给出了利用矢量对匹配确定图象间校准函数的流程，并通过实验证明所提出的算法具有较快的速度和较高的准确率。     

我国羽毛球运动员人才资源分布特点

本研究运用文献资料法、数理统计法和逻辑分析法对我国羽毛球运动员人才资源分布、年龄分布、首次注册年龄进行分析。研究表明:男子运动员的年龄结构明显表现出不均衡的特点,而女子运动员年龄结构相对平稳;各省市首次注册运动员人数存在差异。     

滤除指纹伪特征算法的优化研究

通过分析指纹图像中存在的各类噪声的拓扑结构,并结合细化指纹图像中细节特征点固有的分布规律,提出了一种有效的滤除指纹细节伪特征点的方法.该方法简单、处理速度快,滤除精度基本可以满足应用的需要.     

一种指纹特征点信息的表示方法

指纹图像经细化后并提取特征点,把特征点的信息构成特征向量作为指纹特征模板.本文提出了一种有效的指纹特征信息的表示方法,把中心点作为参照点,利用中心点和特征点之问的距离和纹线数与图像的旋转和平移无关的特性来标记特征点.通过结果分析,此方法占用的空间相对要小.     

一种改进型几何聚类指纹室内定位方法

为解决传统加权K最近邻算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中选取K值存在局限性影响定位精度的问题,提出了一种改进型几何聚类指纹室内定位方法。该方法首先利用网格分布在定位区域构建指纹点几何位置分布,采集指纹点接收信号强度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指纹定位数据库;然后,利用支持向量机分类算法在解决高维度和非线性问题上的优势选取定位点的多个近邻指纹点,根据对定位贡献度的大小筛选近邻指纹点并构建几何聚类定位区域;最后利用WKNN算法进行定位。实验结果表明,提出的方法解决了传统WKNN方法中多边形定位区域在K值选取存在局限性的问题,具有更高的定位精度和工程实用性。     

一种标定指纹无特征区的新方法

指纹中无细节点特征的区域,即为无特征区。受指纹细点线位置、指纹纹线流向等因素的影响无特征区域的分布显高度随机性,因此无特征区本身就是一种高质量特征,可用于指纹识别。但是由于无特征区域形状会根据指纹细节点位置的变化而发生改变,我们很难使用一种统一的模型来表达无特征区域。研究设计了一种新颖的无特征区域表达方法,该方法使用网格标定的方式来实现对无特征区域的表达建模,首先沿横向和纵向把指纹分成若干等份,然后在各网格中统计无特征区域的分布位置与纹线条数等信息。为验证方法性能,构建一个小型指纹数据库,该数据库包含100枚三面捺印油墨指纹。实验结果显示两枚不同指纹中单个无特征区信息相同的概率为1%,多个(2个及以上)无特征区信息相同的概率为0%。可以实现指纹无特征区统计的稳定性。     

基于四元数的滑雪运动员姿态检测算法

针对滑雪运动员成绩评估时缺乏数据支撑的问题,提出了用于专业跳台滑雪运动员训练所需的姿态解算算法。所提算法根据跳台滑雪运动特征,基于四元数解算姿态角,且利用Mahony算法进行了误差修正,实现了多维度参数获取跳台滑雪过程姿态的目标。MATLAB仿真和实验结果表明,所提算法能够有效实现跳台滑雪运动员姿态检测,且数据处理方式简洁,结果可为滑雪运动员的训练及后期智能防护设备研究提供有效数据参考。     

高校田径运动员皮纹特征研究

采用实验法,对高校20名特招田径运动员(男)实验组与高校同龄对照组的皮纹(手纹)进行了印纹、统计、分析研究。结果表明,两组指纹类型、atd角、t位等几个主项指标比较,差异较显著。     

基于行为指纹的网络设备识别方法

根据其静态特征进行网络设备识别忽视了固件版本对设备安全性的影响,为此本文提出一种采用行为指纹的设备识别方法。首先通过高精度授时方案采集网络设备转发数据包时的处理时延,然后借助遗传算法提取时延分布特征,进而生成设备的标准行为指纹,据此进行设备识别。实验结果表明,相比于静态指纹,行为指纹可反映设备的动态特征,能检测出设备固件版本的变化,提高了设备指纹的安全性。     

基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,进而提高指纹识别系统的性能.提出了一种基于Gabor滤波器的指纹增强算法,算法采用梯度法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率,通过计算图像方向一致性来自适应地调节Gabor滤波窗口的大小,再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应.实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果.