基于得分的近红外线与可见光图像融合算法

近红外线图像与可见光图像相比,会出现模糊、轮廓不全等问题,对识别性能造成影响.为此,提出一种基于得分的近红外线与可见光图像融合算法,采用特征脸算法对2种模态的人脸样本进行训练学习,在获得2种图像各自的匹配得分后,进行基于得分的融合,以获得最终得分.实验结果表明,该算法的识别效果优于各单一条件下的识别性能,等错误率在CASIA HFB数据库上由4.65％降至3.80％,在HITSZ Lab1数据库上由0.55％降至0.38％.     

有效的指纹纹线细化方法

自动指纹识别一般包括指纹采集，图像预处理、特征提取、特征匹配等。细化是预处理中的一个重要环节，如果细化不好，很难使用常规的特征提取算法提取特征信息。现有的指纹细化算法存在很多问题，如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等，各种问题的存在严重影响了细节点的准确提取。将现有的几种细化算法进行融合，应用于指纹二值图像的细化，得到了较好的细化效果。在细化纹线基础上可以准确地提取细节点.     

无先兆偏头痛3D-CNN辅助诊断算法

偏头痛是一种严重危害人类健康的脑疾病,其中无先兆偏头痛在临床中占比最多且诊断困难.当前无先兆偏头痛辅助诊断算法研究中,基于机器学习的脑影像功能连接分析方法是最主要的研究方向.由于此类方法多依赖于预定义的脑图谱模板,受模板选择主观因素及分类器性能影响,现有方法的智能化程度和准确率较低,难以满足临床及研究需求.基于设计的新...