基于指纹统计特征的身份鉴别系统

指纹具有唯一性和不变性,作为个人身份标志,指纹识别技术以其安全性、可靠性、高效性,在金融证券I、T业、安防、考勤、指纹IC卡等领域正逐步得到广泛应用。概括地介绍指纹识别技术及典型的基于指纹统计特征的身份鉴别系统的结构,对指纹图像采集、图像预处理、特征提取、数据库管理及图像匹配进行分析和归纳。自动指纹识别系统的研究在过去30多年中已取得了很大的进展,但目前仍是国内外图像处理、模式识别、计算机科学等领域研究的热点。     

核Foley-Sammon变换

在模式识别领域,基于Fisher判别准则的Foley-Sammon变换技术有很大的影响.但是线性判别并不总是最优的.文章提出了一种基于核技巧(Kernel tricks)的非线性的特征提取技术KFST(Foley-Sammon Transformwith Kernels)——通过引入核技巧,可以在特征空间中有效计算FST.特征空间中的线性特征提取对应于输入空间的非线性特征提取.试验表明,KFST比FST具有更好的特征提取能力.     

融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法

为解决现有视频摘要方法的视频帧特征信息提取不充分、摘要结果过分依赖单一特征的问题,提出了一种融合时空切片和双注意力机制的视频摘要方法。在原视频的精准分段阶段,提出了基于时空切片的核时序分割算法(STS-KTS),将视频场景信息反映为时空切片纹理信息,采用水平映射法将预处理后的时空切片投影为一维数组,作为KTS的输入特征;以双注意力机制和分组卷积为基本组件,结合BiLSTM构建时空特征提取网络,以快速提取丰富的时空特征信息,从而配合纹理特征信息消除现有摘要模型对单一特征的过分依赖;采用帧参数预测模块获取最佳的视频帧贡献度分数、中心度分数以及帧序列位置;将帧分数转化为镜头分数,以选取内容丰富的片段,进而生成动态视频摘要。在SumMe和TVSum数据集上的实验表明：所提方法能提高生成摘要的准确性,比现有方法性能更高,尤其在SumMe数据集上的生成摘要准确性相比于现有方法提升了0.58%。     

小波降噪方法在电动机故障信号特征提取中的应用

针对油田电动机运行环境恶劣、结构复杂、故障信号中噪声干扰多的特点,采用基于小波变换的降噪方法对电动机故障信号进行特征提取,克服了传统滤波方法的缺陷,为提高电动机故障诊断的精度提供了一个有效工具。同时给出了一个应用实例。     

基于分块FLD的图像特征提取方法

提出了基于分块Fisher线性鉴别（Fisher＇s Linear Discriminant,FED）的特征提取方法,先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用来构造类内和类间离散度矩阵,然后利用Fisher鉴别函数取极大值时得到的最优投影方向进行图像的特征提取。分块FLD方法是二维FLD方法的推广,该方法可以提取每一单元块的局部特征,在ORL人脸库上的实验结果表明该方法在人脸识别性能方面优于二维FLD方法。     

基于异质分类器集成的蛋白质结晶倾向性预测

X射线结晶学是确定蛋白质分子结构的重要方法之一。准确预测蛋白质的结晶倾向性对于基于X射线结晶学的蛋白质结构确定的成功率具有重要意义。该文提出了一种基于异质分类器集成的方法,以进一步提高蛋白质结晶倾向性预测的准确率。首先从蛋白质序列出发抽取氨基酸组成成分、伪氨基酸组成成分、伪位置特异性得分矩阵以及伪溶剂可及性特征,并将这些特征进行组合;然后,在特征空间训练多个异质分类器并进行集成。该文所提方法在公开训练集上的五重交叉验证及独立测试集上的马修斯系数分别达到了0.64及0.73。与现有的基于序列的蛋白质结晶倾向性预测方法的对比结果进一步验证了所提方法的有效性。     

基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型...     

基于Gabor滤波的图像质量

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法，对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪．提取细节特征点；对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法，再进行特征提取。对著干幅低质量指纹进行了实验，得到了不错的实验效果，并且实验的效率和准确率也有所提高。     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。     

裂缝图像识别与特征参数算法的研究

裂缝图像的计算机自动识别和参数统计在工程质量调查方面具有较好的应用前途,与目前人工判读相比,不但提高了工作效率,页提高了解释精度。要实现对裂缝图像解释,首先改进了中值滤波技术,通过改进算法,裂缝边缘得到较好的保护;其次利用最大类间方差阈值法进行图像分割,并根据裂缝的线性特征,进一步去除非裂缝图像;最后提出一种合理地有效地计算裂缝平均宽度、长度及每一段的裂缝宽度算法。该算法应用于裂缝识别和检测过程中,获得良好的应用效果,证明了算法的有效性。