基于结构特征的在线掌纹的分类方法

在对掌纹进行身份自动鉴别的过程中,对掌纹进行粗分类的目的是对掌纹进行归类存储,减少不必要的匹配搜索时间,以便加快识别速度,提高识别率.本文利用在线掌纹的线特征,提出了一种基于掌纹结构特征的分类方法,具有很好的鲁棒性.     

基于傅立叶变换的掌纹识别方法

掌纹识别是指由计算机自动识别哪些掌纹图像来自同一只手掌,哪些来自不同的手掌.在掌纹识别中,特征提取算法的优劣至关重要.提出了一种基于傅立叶变换的掌纹特征提取方法.该方法的基本思想是先将掌纹图像应用傅立叶变换转换到频域,然后在频域中进行特征提取和描述.提取出来的特征备用来索引掌纹数据库,以便当一个新的掌纹图像被输入时,可以很快确定该手掌是否已经在掌纹库中注册.该方法可以用来做基于人体生物特征的身份识别,在安全领域有广泛的应用前景.实验验证了该方法的有效性.     

一种掌纹线特征的提取方法

文章尝试了一种对掌纹线特征,即屈肌线特征和大的皱纹特征进行提取的方法。该方法先将掌纹图像划分成若干小方块,然后通过计算像素点的方向数确定每个小方块的主方向,进而得到每个小方块的沿主方向的灰度分布曲线,并以此进行区域判别,保留纹线区域,屏蔽非纹线区域。从实验结果可以看出,掌纹的绝大部分线特征得以保留,同时抑制了大部分的噪声。可见这种方法是可行而有效的,为基于掌纹的身份自动鉴别技术的研究积累了有益的经验。     

基于改进PCA和支持向量机的掌纹识别

掌纹识别是一种新兴的生物特征识别技术。掌纹识别是用掌纹特征(包括人眼可见的和不可见的)来进行身份鉴别的一种方法。其中掌纹特征提取和掌纹特征匹配是掌纹识别研究的关键部分和核心内容。在特征提取方面,给出了两种改进的特征提取方法。先对掌纹图像进行傅里叶变换,再对变换后的图像进行主成分分析;针对掌纹图像的特点,对PCA进行改进,设计了适用于掌纹图像的分块主成分算法。将一整幅掌纹图像分为若干子块图像,在此基础上进行主成分分析。通过实验验证了改进的特征提取方法可以提高识别准确率。在特征识别方面,模版匹配虽然在一定程度上计算量小,准确率高,但容易陷入小样本问题。因此通过训练SVM分类器,进行掌纹识别。实验证明该方法有较好的可行性。     

小波变换与分块统计在掌纹识别中的应用

用于身份鉴别的掌纹识别为信息安全提供了一种新的方案。提出一种变换域和统计域相结合的掌纹识别方法。对掌纹感兴趣区域（ROI）进行中值滤波再多级小波分解,对所有的高频子图像进行分块,求取每一子块高频系数的均值和方差,它们的组合构成该图像的特征向量,利用简单的最近邻分类器进行分类。运用UST掌纹图像库,对该算法进行了测试。从识别率为95.5%的实验结果看,该方法优于目前在掌纹识别上使用较多的子空间法。     

统计不相关的费舍掌纹识别算法

费舍掌纹是一种最近提出的掌纹识别方法,它有两点不足:不能在花费尽可能少的计算时间的同时,保证所得到的鉴别向量都满足统计不相关性;不能根据鉴别能力选择合适的鉴别向量.为了改进费舍掌纹,提出了一种统计不相关费舍掌纹识别算法.在公共的掌纹图像数据库上的实验结果表明,该算法在掌纹识别性能上优于常用的费舍掌纹和统计不相关最佳鉴别向量方法.     

基于卷积神经网络的掌纹识别

随着社会的发展,身份信息的安全问题日益凸显。为解决用户身份识别过程中受环境影响较大,以及掌纹识别时提取掌纹特征复杂的问题,本文进行了"基于卷积神经网络(CNN)的掌纹识别"的研究。运用该算法的优势在于简化了掌纹识别的前期预处理,可以直接将采集的原始图像进行输入,然后识别。通过卷积操作和最大池化操作,减少了训练参数量,大大节约了时间。最后使用Softmax分类器对结果进行分类。实验结果显示,该方法对不同人的掌纹有较高的识别率,克服了传统掌纹识别精度差,识别时间长,人工提取特征困难的缺点。     

基于CCD的掌纹掌脉采集模块设计

针对掌纹掌脉身份认证的需求,以掌纹和掌静脉图像采集系统作为研究对象,设计了一种基于CCD的掌纹掌脉采集模块.采集模块采用单CCD作为图像感应芯片,在单颗芯片上同时获得掌纹掌脉图像,光源设计上突破性地采用了激光二极管作为红外补充光源,采集的图像以USB数据形式进行上传.实验表明:采集模块能够获得满足图像处理要求的清晰可靠的掌纹掌脉图像.     

基于ICA的在线掌纹识别

个人身份认证和鉴别在现在社会显示着重要的作用,作为一种准确而可靠的个人鉴定方式,生物识别已经引起了广泛的注意.掌纹作为一种相对较新的生物识别技术也有着独特的优点.而掌纹特征的提取和选择是整个识别中最关键的一个环节,主要利用ICA（独立主成分分析）方法对掌纹进行特征提取,实验证明,相比较PCA（主成分分析）方法,基于ICA方法具有更高的识别效率.     

自动掌纹诊病的神经网络方法

1.引言近年来生物特征识别技术(Biometrics)的研究在身份鉴别这一应用领域取得了丰硕的成果,许多实用系统相继面市,但生物特征识别技术应用于诊断人类疾病则是一个完全崭新的应用领域,它将使生物特征技术具有更为广阔的应用前景。掌纹是人体生物特征之一,不但可用于身份鉴别,而且医学界还证明:掌纹的变化反映了人体各器官的盛衰,因此还可用来诊断人类疾病。     

图像轮廓提取方法研究

对现有的轮廓提取现状进行分析,把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类,并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望,提出神经动力学方法是轮廓提取方法的发展方向。     

视频检索中镜头分割方法综述

视频序列的镜头分割亦称镜头变化检测是视频检索中的关键技术之一。镜头变化是指视频序列中场景内容的变化。该文介绍了目前镜头分割的常用方法,包括灰度分割法、边缘分割法、彩色直方图分割法、MPEG视频的分割方法、块匹配镜头分割方法、统计判决镜头分割方法、基于聚类的镜头分割方法、镜头渐变的检测等,指出了研究场景内容的表征方法、特征提取方法、特征的检测尺度以及稳健可靠的实用镜头分割方法是目前主要的研究方向。     

肝脏及肿瘤图像分割方法综述

肝脏肿瘤是一种发病率高且恶化概率高的疾病,为了快速地诊断肝脏疾病,需要从计算机断层扫描(CT)中准确地分割出肝脏及肿瘤。为了分析肝脏及肿瘤图像分割领域的现状及发展趋势,针对肝脏及肿瘤图像的分割方法进行了研究,总结了近些年肝脏及肿瘤图像的分割方法。肝脏及肿瘤图像分割方法包括传统方法以及深度学习方法。传统方法需要较多的人工参与,不能实现完全自动化。深度学习方法从分割网络的维度可分为2D、2.5D以及3D方法,这些方法分割精度高,硬件需求高。在考虑深度学习与传统方法优缺点的同时,它们的结合也被不断探索,图割法和条件随机场等传统方法经常被用于细化深度学习方法的分割结果。     

人脸画像合成研究的综述与对比分析

人脸画像合成通常是在给定一些训练画像-照片的前提下,将一张输入的人脸照片转换为画像的过程.目前并没有一个系统性的实验对比分析揭示当前此过程面临的挑战以及可能的解决思路.文中对具有代表性的各类方法进行综合深入对比与分析.人脸画像合成方法归纳为2类:数据驱动类方法(即基于样本的方法)和模型驱动类方法.数据驱动方法由3类方法组成:基于子空间学习的方法、基于稀疏表示的方法和基于贝叶斯推断的方法.模型驱动方法直接学习照片到画像的映射关系.文中给出一些之前文献中并未发现的有意义的结论和展望.     

室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述

针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究.首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位),概括其原理、优缺点和适用场景;其次,通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性;再次,分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法;最后,对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题.     

Cooperative control and communication of intelligent swarms: a survey

Individuals exchange information, experience and strategy based on communication. Communication is the basis for individuals to form swarms and the bridge of swarms to realize cooperative control. In this paper, the multi-robot swarm and its cooperative control and communication methods are reviewed, and we summarize these methods from the task, control, and perception levels. Based on the research, the cooperative control and communication methods of intelligent swarms are divided into the following four categories: task assignment based methods (divided into market-based methods and alliance based methods), bio-inspired methods (divided into biochemical information inspired methods, vision based methods and self-organization based methods), distributed sensor fusion and reinforcement learning based methods, and we briefly define each method and introduce its basic ideas. Based on WOS database, we divide the development of each method into several stages according to the time distribution of the literature, and outline the main research content of each stage. Finally, we discuss the communication problems of intelligent swarms and the key issues, challenges and future work of each method.     

人脸表情识别的研究进展

人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处理的图像的属性,分别从静态图像和动态图像两个方面总结人脸表情的特征提取算法,前者包括整体法和局部法,后者分为模型法、光流法和几何法。在分类器的设计上,以贝叶斯网络和距离度量两条理论主线,贯穿主要的方法。最后结合国内外最新的研究成果和应用领域,展望了人脸表情识别的发展。     

基于深度学习的双目立体匹配方法综述

双目立体匹配是计算机视觉领域的经典问题,在自动驾驶、遥感、机器人感知等诸多任务中得到广泛应用。双目立体匹配的主要目标是寻找双目图像对中同名点的对应关系,并利用三角测量原理恢复图像深度信息。近年来,基于深度学习的立体匹配方法在匹配精度和匹配效率上均取得了远超传统方法的性能表现。将现有基于深度学习的立体匹配方法分为非端到端方法和端到端方法。基于深度学习的非端到端方法利用深度神经网络取代传统立体匹配方法中的某一步骤,根据被取代步骤的不同,该类方法被分为基于代价计算网络、基于代价聚合网络和基于视差优化网络的3类方法。基于深度学习的端到端方法根据代价体维度的不同可分为基于3D代价体和基于4D代价体的方法。从匹配精度、时间复杂度、应用场景等多个角度对非端到端和端到端方法中的代表性成果进行分析,并归纳各类方法的优点以及存在的局限性。在此基础上,总结基于深度学习的立体匹配方法当前面临的主要挑战并展望该领域未来的研究方向。     

基于深度学习的文本到图像生成方法综述

文本到图像生成方法采用自然语言与图像集特征的映射方式,根据自然语言描述生成相应图像,利用语言属性智能地实现视觉图像的通用性表达。基于卷积神经网络的深度学习技术是当前文本到图像生成的主流方法,为系统地了解该领域的研究现状和发展趋势,按照模型构建及技术实现形式的不同,将已有的技术方法分为直接图像法、分层体系结构法、注意力机制法、周期一致性法、自适应非条件模型法及附加监督法共六类。分别对这些方法进行总结归纳和讨论,论述其构建思路、模型特点、优势及局限性,并对主要的评价指标开展分析对比,最后讨论该技术在模型方法、评价方法和技术改进等方面面临的挑战及未来展望。     

数控加工中路径规划与速度插补综述

数控技术在现代制造工业中被广泛使用,相关研究一直为学界和业界共同关注。数控技术的传 统流程主要包含刀具路径规划和进给速度插补。为实现高速高精加工,人们通常将路径规划与速度插补中的若 干问题转换成数理优化模型,针对工程应用问题的复杂性,采用分步迭代优化的思路进行求解,但所得的结果 往往只是局部最优解。其次,路径规划与速度插补都是为了加工一个工件曲面,分两步进行处理虽然简化了计 算,但也导致不能进行整体优化。因此,为了更好地开展路径规划与速度插补一体化设计与全局最优求解的研 究,系统性地了解并学习已有的代表性工作是十分有必要的。所以将逐次介绍数控加工中刀具路径规划与速度 插补的相关方法与技术进展,包括基于端铣的加工路径规划;刀轴方向优化;G 代码加工以及拐角过渡;参数 曲线路径的进给速度规划等国内外相关研究以及最新提出的一些新型加工优化方法。