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虹膜识别对所采集的样本图像较为苛刻的要求所造成的高采集失败率和注册失败率是阻碍它推向大规模应用的重要原因,也是目前虹膜识别研究的难点问题之一。在适当降低虹膜图像采集质量要求的条件下,能够大幅降低采集失败率和注册失败率,但同时也降低了识别的性能。采用数据融合的方法,在识别的决策层引入对应的脸像特征模板的相似度判据,根据所提出的基于隶属度函数的决策层融合算法实现融合决策。实验结果表明,这种多生物特征融合决策的方法既可以使得虹膜的采集失败率和注册失败率保持在实际应用可以接受的程度,又能够使得整体的识别性能达到目前虹膜识别技术的水平。 相似文献
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针对局部方向数(Local Directional Number pattern,LDN)类方法的人脸识别通常仅利用梯度信息且信息提取不充分的问题,提出双偏差双空间局部方向模式(Double Variation and Double Space Local Directional Pattern,DVDSLDP).该方... 相似文献
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针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限,以及各通道特征图没有区分的问题,该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积,增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力;同时引入通道加权模块,实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重,增强有用特征并抑制无用特征,增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明,该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率,相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率,与最优的Zhu-Net相比,准确率提高1.95%~6.15%。 相似文献
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一种新颖的虹膜识别算法 总被引:8,自引:2,他引:6
虹膜识别通常包含虹膜定位、特征提取以及编码和识别几个关键步骤。本文提出的算法从建立虹膜灰度图像的直方图入手,分析虹膜边界的灰度阈值,依靠投票机制完成虹膜的定位;然后根据人眼的生理构造特点将虹膜分区,再对经过分区处理形成的虹膜纹理特征图像用一维连续Gabor复小波提取虹膜纹理特征点的相角信息;最后对相角信息以二比特格雷码实现一次编码和循环差分二次编码,利用特征多项式计算进行比较的两个虹膜的特征差异矩值(P_frfs),根据判定阈值(P0)判定,最终实现虹膜识别。 相似文献
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基于偏微分方程(PDE)的图像修复和基于纹理合成的图像修复是目前数字图像修复中的重要方法,虽然均能较好地修复图像,但是修复的效率较低。提出了一种采用域相似修复图像的新算法,先对待修复区域边界上的所有待修复点计算优先级,然后按照优先级从大到小的顺序修复图像;该算法以像素点邻域的相似来衡量两个像素点相似的程度,充分考虑了待修复像素的邻域中已知信息对该像素的影响。仿真实验结果表明,该算法不仅能较好地修复图像,而且在同等修复区域和修复效果的条件下具有更高的修复效率。 相似文献