基于眼动技术的牡丹纹样意象元素识别方法研究

目的 针对目前传统文化意象和现代产品设计之间匹配关系模糊、意象风格难以统一的问题,通过识别传统纹样中表征意象的图像元素,将其应用并服务于现代设计行业.方法 以宋代牡丹纹样的描述词汇为样本,采用多维尺度法归纳出意象维度,根据语义差异法完成对纹样的意象分类;基于眼动跟踪技术得到各意象维度下的注视数据,采用均值漂移算法聚类出具有意象代表性的纹样元素并量化其表征度.结果 得到高雅、祥瑞、素雅、柔润、灵动和精致6个意象维度下的纹样意象元素,并计算得出代表该意象元素在牡丹纹样意象中的贡献程度指标——表征度.结论 实验表明该方法具有可重复性和可行性,识别结果表现出了一定的意象内涵和应用价值,可为传统文化再设计提供参考思路.     

一种改进的基于小波分析的假指纹检测方法

假指纹检测技术用于检测假指纹对生物系统的攻击,笔者提出了一种改进的基于小波分析的 假指纹检测算法．在原始小波分析方法对图像进行去噪处理后,将去噪图像和残留噪声图像用于计 算局部二值模式直方图,从而提取得到指纹特征,该方法比原始小波分析方法可得到更多的纹理信 息．随后用ＳＶＭ－ＲＦＥ方法进行特征选择．最后,支持向量机ＳＶＭ 用于分类．在第二届假指纹检测 竞赛提供的数据库和第三届假指纹检测竞赛提供的数据库上的测试得到,此方法的分类准确率分 别为８８．７５％和８９．３７％,而第二届假指纹检测竞赛优胜者的分类准确率为７４．４１％,第三届假指 纹检测竞赛优胜者的分类准确率为８６．６３％．