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1.
基于方差及方差梯度的指纹图像自适应分割算法   总被引:9,自引:1,他引:8  
指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程.利用图像方差及其梯度的性质提出一种自适应指纹分割算法.首先将待分割的图像分为3×3的块,计算块方差及其梯度,并以两者的乘积作为块特征;然后使用一种自适应的方法设定阈值完成分割;最后利用形态学方法进行后处理得到最终结果.在FVC2002和FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法快速有效,且有较强的鲁棒性.  相似文献
2.
隐私保护数据发布中身份保持的匿名方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
在隐私保护的数据发布研究中,目前的方法通常都是先删除身份标识属性,然后对准标识属性进行匿名处理.分析了单一个体对应多个记录的情况,提出了一种保持身份标识属性的匿名方法,它在保持隐私的同时进一步提高了信息有效性.采用概化和有损连接两种实现方式.实验结果表明,该方法提高了信息有效性,具有很好的实用性.  相似文献
3.
分片位图索引:一种适用于云数据管理的辅助索引机制   总被引:2,自引:0,他引:2  
云计算技术的快速发展为海量数据的存储和管理提供了可能.然而,由于存储模型的根本改变,传统关系数据库管理系统中成熟的索引技术既不能直接应用于海量数据的处理,也无法被简单地迁移到云计算环境中.通过分析对比辅助索引在云环境中的两种截然不同的基本逻辑结构,即集中式方案与分布式方案,在吸收两者的优势并规避其弱点的基础上,提出了具有良好可扩展性的分片位图索引机制,从而对云环境中海量数据的检索任务提供高效的支持.通过充分利用云环境中的并行计算资源,使单条查询的响应速度得到提升;与此同时,局部节点根据其所掌握的全局信息规避了不必要的检索开销从而使大量请求并发到达时的查询吞吐量得以保证.在真实数据上进行实验的结果表明,分片位图索引的查询性能大大优于其它方法.  相似文献
4.
实视图选择研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
定义了数据仓库领域的视图选择问题,并讨论了与该问题相关的代价模型、收益函数、代价计算、约束条件和视图索引等内容;介绍了3大类视图选择方法,即静态方法、动态方法和混合方法,以及各类方法的代表性研究成果;最后展望未来的研究方向.  相似文献
5.
针对在线Boosting算法难以在多类图像识别中使用的问题,提出了一种基于错误纠正输出编码(ECOC)的多类在线Boosting算法.该算法在计算弱分类器的错误率时借鉴ECOC的思想,引入了一个类别标签映射函数;然后给出了在该映射函数下训练样本的权重及弱分类器的权重的计算与更新方法.通过在不同数据库上的对比实验,验证了文中算法是快速有效的,且具有较强的鲁棒性.  相似文献
6.
基于手指静脉的身份识别是一种新兴的生物身份识别技术,由于手指静脉身份识别具有强防伪、低成本、易获取等优良特性,在许多领域得到广泛应用,成为一种最重要的生物识别技术之一.对手指静脉身份识别技术的现状和发展进行了总结和评述.首先,回顾了手指静脉身份识别的起源和发展过程,然后,总结了该技术的通用实现流程,对实现手指静脉的几大关键技术(如样本获取、图像增强、特征提取和匹配方法等)的最新研究成果进行了全面介绍.进一步,对现有典型方法的性能进行了系统评估.最后,总结了现有手指静脉识别技术的应用现状,展望了其发展前景,并指明了下一步的研究方向.  相似文献
7.
本文主要研究如何从最优化的角度出发,从图像中提取低频特征.首先,基于图像的局部梯度定义了一种图像频率,并基于这种定义,诱导出Laplace平滑变换(LST),将二维图像映射到一维的向量.然后,将LST与学习算法相结合,提出二步子空间学习算法.所提的基于LST的二步子空间方法,对于光照、表情、姿势具有鲁棒性.实验表明,在ORL,Yale和FERET人脸数据库上,基于LST的人脸识别算法,相对DCT,DWT和PCA等预处理算法,具有更小的识别误差.  相似文献
8.
异常发现是数据挖掘领域的一类重要任务.针对高维对象的异常度量问题和异常点集合的冗余问题,提出了一种新的面向高维数据的异常点发现方法.该方法通过采用高维数据的二部图表示,以高维对象的压缩能力作为其异常程度的度量,能够有效支持包含不同类型属性的高维数据.为了解决top-k异常点集合中的冗余问题,提出了低冗余top-k异常点的概念.由于精确计算低冗余的top-k异常点是NP-hard问题,设计了计算近似低冗余的top-k异常点的启发式方法k-AnomaliesHD算法.从在真实和人工数据集上的实验结果可以看出,该方法具有较好的扩展性;而且与不考虑冗余的异常点发现方法相比较,能够更有效地概括数据中的异常模式.  相似文献
9.
在数据流分析中,相比于单个数据点或元组,数据流模式具有更重要的实际意义和领域价值,模式的多样性反映了数据流的特征.传统的降载方法一般是对点或者元组进行降载,对数据点的删除破坏了模式的完整性,不利于数据流特征的保持.提出了以模式为粒度的数据流降载方法,构建了高效的数据存储结构,目标在于删除过载数据的同时尽可能地保持数据流的特征.该方法分为4部分:首先经模式提取操作得到一系列的数据流子序列;然后与已有模式进行匹配并对数据模型进行更新;同时,持续监控系统资源,以判定是否需要降载;执行降载时,根据模式频度计算筛选系数,以此选择数据进行删除.通过实验可以验证,该降载方法能够有效地保留模式的多样性,保持数据流的特征.  相似文献
10.
超大规模分布式虚拟环境包括超大规模的地形场景和超大规模复杂场景对象数据及其属性数据,如二三维几何模型、音视频、图像、矢量图形和文字等各种专题数据.对超大规模的场景对象进行高效地组织和管理调度,是对超大规模分布式虚拟环境进行高效交互仿真的必要条件.针对数字娱乐和军事国防等应用背景,提出了一种超大规模分布式虚拟环境中的分布式场景图ViWoSG的构造方法,以满足高并发访问和分布式交互仿真的需求.所提出的分布式场景图具有可扩展性好,可以支持分布式虚拟环境的高并发协同交互等特点,并支持场景对象数据的各种编辑及查询、存取和运动控制等功能.最后,结合分布式虚拟场景上的应用实例验证了ViWoSG结构的有效性和合理性.  相似文献
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