Selection of optimized features for fusion of palm print and finger knuckle‐based person authentication

The impact of digital technology in biometrics is much more efficient at interpreting data than humans, which results in completely replacement of manual identification procedures in forensic science. Because the single modality‐based biometric frameworks limit performance in terms of accuracy and anti‐spoofing capabilities due to the presence of low quality data, therefore, information fusion of more than one biometric characteristic in pursuit of high recognition results can be beneficial. In this article, we present a multimodal biometric system based on information fusion of palm print and finger knuckle traits, which are least associated to any criminal investigation as evidence yet. The proposed multimodal biometric system might be useful to identify the suspects in case of physical beating or kidnapping and establish supportive scientific evidences, when no fingerprint or face information is present in photographs. The first step in our work is data preprocessing, in which region of interest of palm and finger knuckle images have been extracted. To minimize nonuniform illumination effects, we first normalize the detected circular palm or finger knuckle and then apply line ordinal pattern (LOP)‐based encoding scheme for texture enrichment. The nondecimated quaternion wavelet provides denser feature representation at multiple scales and orientations when extracted over proposed LOP encoding and increases the discrimination power of line and ridge features. To best of our knowledge, this first attempt is a combination of backtracking search algorithm and 2D²LDA has been employed to select the dominant palm and knuckle features for classification. The classifiers output for two modalities are combined at unsupervised rank level fusion rule through Borda count method, which shows an increase in performance in terms of recognition and verification, that is, 100% (correct recognition rate), 0.26% (equal error rate), 3.52 (discriminative index), and 1,262 m (speed).     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.     

基于四元数和增广矩阵束的MIMO雷达角度估计算法

通过研究多输入多输出（Multiple input and multiple out, MIMO）雷达的角度估计算法,基于收发共址的十字阵MIMO雷达系统,将四元数理论应用到 MIMO雷达角度中,提出了一种新的参数估计算法。通过构造四元数模型,结合增广矩阵束（ Matrix enhancement and matrix pencil, MEMP）方法构造增广矩阵,并证明该矩阵的秩 等于目标总数,且不受目标相干性的影响,结合ESPRIT算法实现了对MIMO相干目标的角度估 计。算法无需谱峰搜索,能够实现参数的自动配对,同时降低了运算复杂度。仿真实验进一 步验证了算法的有效性。     

四元数与欧拉角刚体动力学数值积分算法及其比较

为推广四元数保辛积分在工程中的应用,对欧拉角表示的状态方程数值积分与四元数的保辛积分进行比较.重陀螺的数值仿真结果表明四元数保辛积分的数值结果明显优于欧拉角状态方程积分.与欧拉角状态方程积分相比,四元数保辛积分在刚体动力学的数值仿真中更具优势.     

基于误差四元数的单兵导航系统算法

MEMS传感器在尺寸、价格和功耗方面的进步促进了单兵导航系统的发展.对基于MEMS的单兵导航系统,航向估计是GPS信号丢失情况下的一个基础性难题,准确的航向估计能有效抑制导航误差的漂移.为获得准确的航向信息,减小单兵定位误差,提出了基于误差四元数的数据融合算法,利用卡尔曼滤波算法估计误差四元数,并进行了场地实验以验证算法的有效性.结论证明:当步行距离为80 m时,定位误差小于总距离的3％.     

一种快速的基于球体混合重建的碰撞检测算法

为了解决虚拟特征和虚拟环境中虚拟物体的相交问题,必须对实时的虚拟应用环境实施快速的碰撞检测.提出了基于球体混合重建的碰撞检测算法,对球体混合表面提出了一个子线性时间复杂性的重建过程;利用四元组构造变换范围,扩展了从线性到球形混合的构造变换方法;采用循环划分的方法完成了由球体混合到线性混合的分解过程.尽管这个方法的实现过程较线性的方法更难些,但算法的执行过程所需时间却与线性方法相差无几,其复杂性也与线性结构的相同.     

一种序贯Unscented卡尔曼滤波在微小型无人直升机导航系统中的应用

对于应用到微小型无人直升机上的低成本捷联惯导（SINS）/GPS组合导航系统来说,SINS Ψ角误差模型在描述低精度惯性器件误差时对误差项的忽略,使其无法满足SINS误差估计的要求.为了克服Ψ角误差模型的不足,本文建立了基于四元数的SINS非线性误差模型.该误差模型无需对失准角进行小角度假设.为了对组合导航系统中的SINS误差进行估计,提出一种序贯Unscented卡尔曼滤波方法.该滤波方法对观测向量进行序贯处理以降低算法的计算量.仿真结果表明,该滤波方法能有效提高低成本SINS/GPS组合导航系统的性能.     

固定翼无人机的自抗扰反步控制

针对固定翼无人机姿态和速度控制中系统存在模型不确定性和外界扰动的情况,本文设计了基于扩张状态观测器的反步控制器抑制系统扰动以提高无人机的控制性能.首先建立无人机速度误差模型和姿态误差模型,其中姿态误差模型采用四元数作为变量以避免欧拉角在描述姿态时存在的奇点问题和复杂三角运算;进而设计扩张状态观测器对系统中存在的扰动进行估计,并将扰动估计值与控制器设计相结合,分别设计出姿态控制器和速度控制器来抑制扰动的影响且使无人机姿态和速度收敛到期望值.最后基于李雅普诺夫理论证明系统的稳定性.仿真结果表明,本文所设计方法能够抑制系统中存在的扰动.     

基于MAEKF算法的航姿参考系统设计

构建了以低成本MEMS陀螺仪、加速度计和磁传感器组合的航姿参考系统,提出了一个乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法.取乘性误差四元数和陀螺仪误差作为状态量,基于重力场和磁场构造了量测矢量,用于修正航姿数据.并采用准确量测法,给滤波器加入了四元数的归一化约束,最后给出了基于新息的估计量测噪声方差矩阵的公式.通过仿真和试飞验证,表明本文设计的低成本的航姿参考系统能够提供比较准确的航姿信息.与常规的扩展卡尔曼滤波器比较,本文设计的乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法有效提高了系统的精度和稳定性,并且具有较好的鲁棒性.