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41.
徐东华 《计算机应用与软件》2012,29(4):263-265
针对复杂掌纹纹线难以分割、有效性低的问题,提出一种基于二阶段小波多分辨率分析的掌纹分割算法.该方法首先利用小波多分辨率分析高频子图的候选子区域,对得到的相似掌纹纹线集合进行合并;接着对合并相似区域的集合和二值化集合求交集得到融合图像;最后利用区域生长法和形态学去噪得到掌纹主要纹理特征.实验结果表明,该方法不仅能有效地剔除复杂掌纹的噪声,而且能准确提取掌纹特征,从而达到准确识别的目的. 相似文献
42.
提出了一种有效的基于多模式生物特征识别的嵌入式身份验证系统,介绍了系统的流程和硬件组成,以及虹膜和掌纹两种生物特征的融合算法及其优化.该算法在图像层对虹膜和掌纹两种生物特征图像进行融合,既融合了两种模式的生物特征信息,又有效地减小了特征模版的大小,与其他传统的生物特征识别算法相比,该算法低运算复杂度的特点使其很适合在嵌入式系统实现.实验结果表明,该多模式生物特征识别身份验证系统准确、有效、安全. 相似文献
43.
针对目前掌纹识别算法中对彩色掌纹图像的识别研究不多,提出一种新的基于Stein-Weiss函数解析性质的BP神经网络彩色掌纹图像的识别算法。首先为彩色掌纹图像中的每个像素点构建一个Stein-Weiss函数,再根据Stein-Weiss函数的解析性,计算出相应像素的十六个特征值,将这些特征值输入到BP神经网络的输入层,通过BP神经网络的自学习能力对这些数据进行分类学习;然后通过BP神经网络的泛化能力来获取掌纹边缘线;最后对掌纹边缘线提取成对几何特征建立特征库,通过成对几何直方图相交算法进行掌纹识别。实验结果表明,相对于以往的灰度掌纹图像识别算法,该算法能够更快地提取出更精细的掌纹线,识别率更高,并且对于旋转和噪声的干扰具有较强的鲁棒性。 相似文献
44.
45.
从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、“互联网+”行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——“感知盲区”、“决策误区”和“安全红区”。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着“可感”、“可知”和“可信”的新一代生物特征识别总体目标发展。 相似文献
46.
为控制掌纹及生物识别过程中的安全威胁,提出一种可撤销生物特征的掌纹认证方法。该方法使用二维正交Log-Gabor滤波器从图像中提取二进制掌纹相位模板,通过混沌序列控制的随机密文反馈加密,生成可更新的和隐私保护的掌纹模板。识别匹配阶段在加密域实现,根据2个加密模板间的汉明距离衡量掌纹间的相似性。使用香港理工大学的标准数据库进行了实验,验证了方法的识别性能、执行效率和安全性。 相似文献
47.
摘 要:掌纹识别是受到较多关注的生物特征识别技术之一。在各类掌纹识别的方法中, 基于方向特征的方法取得了很好的效果。为了进一步提升识别精度,提出一种融合全局和局部 方向特征的掌纹识别算法,主要融合了基于方向编码的方法、基于方向特征局部描述子的方法 和结合方向特征和相关滤波器的方法。其中前 2 种方法属于空间域方法,可很好地提取掌纹的 局部方向特征;而第 3 种方法属于频域方法,能有效地提取全局方向特征。在匹配值层对该 3 种方法的识别结果进行融合。本文算法在 2 个掌纹数据库上进行了验证,实验结果表明,本文 方法的识别性能明显优于其他几种掌纹识别方法。 相似文献
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49.
非接触条件下单模态手部图像纹理信息有限,不利于识别。本文提出利用同一装置在多光谱下分时快速获取掌纹和掌脉图像。通过掌纹图像在静脉图像中进行掌纹主线增强处理,达到增加纹理信息、改善识别效果的目的。控制掌纹、掌脉两幅图像获取间隔小于0.1s,忽略手掌细微空间移位,对获取的掌纹图像进行感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取,并利用掌纹ROI坐标参数进行静脉图像的ROI提取。然后对两个ROI区域进行预处理,通过多层小波分解得到的掌纹高频信息快速定位掌纹主线。最后根据掌纹主线归一化后的高频分量,进行掌纹和掌脉小波系数的融合,最终得到在静脉纹理图像中增强掌纹主线纹理的融合图像。实验结果表明,融合后的图像中在保持静脉纹理信息原有状态下,掌纹主线纹理信息明显增加,识别效果得到改善。 相似文献
50.
为了改善图像模糊导致鲁棒性下降这一问题,提出了一种基于掌纹掌脉双模态融合的多生物特征识别方法.对传统的线性二值模式(LBP)方法进行改进,提出了一种新的特征提取方法——局部线性二值模式(LLBP);对掌纹掌脉图像进行分块操作,形成分块局部线性二值模式(BLLBP),并将掌纹和掌脉特征进行融合;利用汉明距离进行匹配.实验图库分别为接触式公用图库和自建PolyU模糊图库以及自建SUT-D模糊图库,并与目前典型方法进行对比实验,结果表明:在三个图库中可分别获得最低等错误率(EER)为1.1513%,4.5162%和7.0439%,充分证明了该方法能够进一步提高身份识别的防伪性、鲁棒性及识别精度,具有可行性. 相似文献