指纹及指静脉双模态识别的二级分类融合法研究

针对单模态生物特征识别系统固有的局限性,提出一种基于二级分类的指纹与指静脉识别的决策级融合方法．首先,针对指纹和指静脉进行一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将这两种模态的特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量并构成第3个分类器进行二级分类,得出识别结果;最后将这3个识别结果进行决策级融合。得到最终的识别结果．实验结果表明,该方法有效地克服了单模态识别方法的局限性,提高了系统的性能。     

基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法

提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效.     

基于图像采集质量评价的指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单一模态生物特征识别系统性能受图像质量影响较大问题,提出一种基于图像采集质量评价的指纹与指静脉识别的决策级融合方法。该方法不仅对指纹图像进行质量评价,并首次根据指静脉图像特性设计图像采集质量评价指标,以达到克服图像质量对识别结果影响的目的。再针对这两种模态图像特点分别进行分类器设计,得出各自的识别结果后,结合上述得到的图像采集质量评价分数进行决策级融合,将融合后的结果作为最终的识别结果。实验表明,该方法有效克服图像质量对识别结果的影响,提高识别系统的性能,为多生物特征身份识别提供一种有效途径。     

基于免疫遗传算法的环境经济负荷调度

介绍以目标函数为抗原,以问题解为抗体,利用进化策略进行群体更新的免疫遗传算法。讨论环境经济负荷调度多目标函数优化问题,给出利用免疫遗传算法解决这一问题的主要步骤。利用一个含有5个电力生产单元的燃煤电力系统模型验证了该算法的可行性和有效性。并与遗传算法和Hop fie ld神经网络进行比较分析,证实了该算法解决该类问题的优化性和快速收敛性。     

基于MobileViT改进的红外人体姿态估计算法

人体姿态估计主要依赖于视觉图像信息捕获关节点从而获得肢体和躯干的全局姿态信息。目前,基于可见光的深度学习方法具备较高的检测精确度,但隐私泄露的风险限制了其实际应用。同成本的红外探测器虽更能突出人体目标,但因成像分辨力较低,图像质量差,导致检测精确度下降。受视觉Transformer的启发,本文引入MobileViT-FPN提取人体关键点,利用MobileViT捕捉局部关节点特征和全局关节点特征关系,然后使用固定模式噪声(FPN)在多尺度上聚合这些表征信息,结合改进的OpenPose对关键点进行聚类,输出估计结果。在关键点级联阶段,注意力机制使模型自适应关注感兴趣区域,增强对遮挡部位的恢复。实验表明,该方法可以实时检测变化尺度和部分遮挡的红外人体目标,准确描绘人体姿态。     

单训练样本人脸识别技术综述

对近年来国内外出现的单样本人脸识别技术和方法进行简单介绍和系统分类,分析各种方法的优缺点.阐明单样本人脸识别技术所面临的挑战,并对未来单样本人脸识别技术的发展方向进行展望.     

基于序列图像的空中目标跟踪方法

文中提出一种有效的运动跟踪检测算法对空中运动目标进行快速、准确的检测和跟踪,首先利用对称图像差分梯度法进行运动目标检测,该方法能很好地检测出移动背景中低信噪比的运动目标;然后通过改进的活动轮廓模型在视频图像序列中进行跟踪,实验结果表明,使用该方法可以得到有效的目标轮廓,从而获得准确跟踪效果.     

高效均值滤波算法*

为了提高现有均值滤波算法的速度,减少冗余操作,提出了一种高效的均值滤波算法。首先建立一个辅助数组,结合滤波窗口在按行滑动时相邻窗口之间的递归关系和按列移动时相邻两行对应的辅助数组之间的递归关系,设计出更新辅助数组元素和新窗口中心点对应均值的递归式,根据这两个递归式,设计出了高效的均值滤波算法。理论分析表明该算法极大地减少了冗余操作,且算法效率不受窗口大小变化的影响。实验结果证明,在滤波效果一致的前提下,本算法比现有快速均值滤波算法更高效。     

非线性动态系统辨识的神经网络结构和可行性研究

在讨论各种非线性动态系统辨识模型的基础上，给出相应模型的神经网络实现方案，并首次提出了实现非线性动态系统的回归状态模型的新型神经网络结构－神经网络状态空间辨识模型，从理论上证明了使用神经网络实现这些模型的可行性。     

视频图像序列运动目标检测及轮廓提取

考虑到人类视觉对图像轮廓特征的敏感性,将目标检测与轮廓提取结合起来,实现了目标轮廓自动提取的方法.首先采用了背景差法跟踪视频图像序列中的运动目标,并采用了自适应背景更新的方法更新背景图像,结合活动轮廓模型法GVF Snake进行目标轮廓的提取,从而得到具有精确边界的运动目标.实验结果表明这种方法运算速度快、能够快速地收敛到目标轮廓、准确地跟踪目标,实现实时自动轮廓跟踪.