基于局部特征的点模式指纹匹配算法

近年来以指纹匹配为代表的身份识别技术受到越来越广泛的运用.因为其具有的学术和社会价值,指纹识别技术成为一个研究的热点.为了克服指纹的旋转和平移在指纹匹配中的影响,提出了一种新的指纹特征描述方法.因为指纹中心点附近的方向场存在某种特定的规律,运用这种规律本文根据指纹图像的方向场提取指纹图像的参考点和参考方向,并以参考点为原点,参考方向为极轴建立极坐标系.根据指纹参考点和参考方向的唯一性,本文建立的极坐标系与指纹图像的旋转和平移无关.由特征点的类型,极坐标以及特征点的方向构成的指纹特征信息同样具有这样的特性.最后对存在平移和旋转关系的两幅指纹的特征信息运用可变大小的限界盒方法进行全局匹配实现指纹匹配算法.实验结果表明该算法能够有效地避免图像的平移和旋转对指纹匹配带来的影响,可以很好的满足实际应用的要求.     

缺项整函数Julia方向的分布

讨论无穷级缺项整函数Ｊｕｌｉａ方向的分布,证明了从原点出发的任一条射线均为残存九,满足一定条件的无穷级缺项整函数的Ｊｕｌｉａ方向。     

单叶函数的偏差定理

设Ｆ（ｓ）是区域／ｓ／〉１内的亚纯单叶函数,讨论Ｆ（ｓ）的偏差的定理的边界形式,得到了一个新的Ｇｏｌｕｚｉｎ不等式。     

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计

通过对运动模糊图像进行分析,提出了对运动模糊图像两个重要参数:运动模糊角度和模糊长度估计的一种新的方法.基于频域特性利用Radon变换对模糊图像的模糊方向进行估计的改进,又根据Radon变换的性质,将投影理论引入到运动模糊长度的估计中.仿真实验证明了其估计结果的正确性且表明,该方法简单可行,较之先前提出的许多复杂的方法,该方法具有较高的精度.     

关于有限级亚纯代数体函数的Borel方向

利用型函数的方法,证明了对于满足ｌｉｍｒ→∝「Ｔ（ｒ,ｗ）／（ｌｏｇｒ）＾２」＝∝的有限级亚纯代数体函数,存在着类似于文献「２」中的奇异方向,并且讨论了这种奇异方向与文献「３」中的Ｊ方向的关系。     

缺项整函数的Nevanlinna方向的分布

着重讨论缺项整函数的奈旺林纳方向的分布,获得如下结果：设ｆ（Ｚ）＝ΣＣｎＺ＾λｎ为满足缺项条件λｎ〉ｎ（ｌｏｇ ｎ）＾２＋η（η〉０）的正规增长整函数。     

盆池涡旋转方向和龙卷风的形成

采用流体运动与地球自转相结合,从整体系统研究流体必须遵循的动力学规律.结果表明,盆池涡旋转的方向是确定的:地球北半球出现的盆池涡旋转的方向为逆时针(俯视);而南半球出现的盆池涡旋转的方向为顺时针;在地球的赤道线上的盆池涡是不旋转的.并用流体旋转动力学模型对龙卷风形成强烈旋涡的机理进行了探讨,得到了明确的龙卷风旋转方向.     

Direction‐of‐Change Financial Time Series Forecasting using a Similarity‐Based Classification Model

A similarity‐based classification model is proposed whereby densities of positive and negative returns in a delay‐embedded input space are estimated from a graphical representation of the data using an eigenvector centrality measure, and subsequently combined under Bayes' theorem to predict the probability of upward/downward movements. Application to directional forecasting of the daily close price of the Dow Jones Industrial Average over a 20‐year out‐of‐sample period yields performance superior to random walk and logistic regression models, and on a par with that of multilayer perceptrons. A feature of the classifier is that it is parameter free, parameters entering the model only via the measure used to determine pairwise similarity between data points. This allows intuitions about the nature of time series to be elegantly integrated into the model. The recursive nature of eigenvector centrality makes it better able to deal with sparsely populated input spaces than conventional approaches based on density estimation. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种新的波达方向与幅相误差联合估计方法

研究了信源方向未知时,对信源方向与幅相误差同时进行估测的问题。针对两者的耦合导致估计精度下降的问题,提出了一种阵列幅相误差校正方法。该方法通过对分时工作信号的分析,分离信源方向与幅相误差的耦合,通过一次迭代即可得到信源方向、幅相误差的精确估计值,且适用于任意阵列。给出了该方法实现的具体步骤,通过仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

构建和谐社会中公共图书馆的发展方向

阐述了公共图书馆在构建和谐社会中如何充分发挥其职能作用,并对未来图书馆发展的方向进行了展望。