TSP中角色分配和评估方法的改进

主要介绍小组软件开发过程中角色的职责,进而分析了小组软件开发过程中小组的角色分配、评估的局限性,提出一个改进的角色分配及评估方法,从而保证小组软件开发的效率.     

正交数组技术在面向对象测试中的应用

根据面向对象测试要求的特点及正交数组技术的特点，提出将正交数组技术应用于面向对象测试中的方法和步骤，并提供一个应用实例来说明如何将正交数组技术有效地应用到面向对象测试中。     

基于小波分解和多分类支持向量机的脸谱识别

小波分解提取脸谱特征具有对表情变化不敏感的特点，支持向量机竹=为分类器具有很高的推广性能，无需先验知识，针对小波分解和支持向量机所具有的优点，提出了一种新的脸谱识别算法，在该算法中无需对洲练图像进行预处理，直接使用小波分解方法对脸谱图像进行特征提取，用所提取的脸谱特征向量组合成新的脸谱特征向链洲练多分类支持向量机模型，最后用训练好的支持向量机进行脸谱识别，在训练中分别采用了三种不同的核函数；使用ORL脸谱图像库对该算法进行了测试和评估，测试结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。     

生物特征识别学科发展报告

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。     

基于DSP和CPLD的图像采集系统驱动设计

提出了一种新的基于DSP和CPLD的图像采集系统驱动设计方法,该方法针对现有图像采集系统中程序设计灵活性较低和数据传输速度较慢的问题,利用CPLD的灵活性和TMS320C64x系列DSP的PDT传输功能设计了一种合理的解决方案,并给出了硬件接口设计方案以及DSP和CPLD上的部分程序代码。该设计已成功在实际中应用,并减小了CPU的开销、提高了工作效率,使系统适应性增强。     

基于时间上下文跟踪学习检测的指尖跟踪方法

针对在基于视频的空中签名认证系统中,现有方法无法满足指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求的问题,在对比研究目前常用的多种跟踪方法的基础上,提出一种基于时间上下文的跟踪-学习-检测(TLD)方法。在原始TLD算法的基础上引入时间上下文信息,即相邻两帧间指尖运动具有连续性的先验知识,自适应地缩小检测和跟踪的搜索范围,以提高跟踪的速度。对12组公开的1组自录的视频序列的实验结果表明,改进后的TLD算法能够准确地跟踪指尖,并且跟踪速度达到43帧/秒;与原始TLD跟踪算法相比,准确率提高了15%,跟踪速度至少提高1倍,达到了指尖跟踪的准确性、实时性和鲁棒性要求。     

基于灰度差统计分析的掌纹线提取

为了快捷而准确地提取掌纹线,提出了一种基于灰度差统计分析的方法。采用了带有修正因子的直方图均衡化方法使掌纹图像灰度分布均匀化,并应用基于邻域平均灰度的计算方法有效抑制伪纹线的干扰。在预先设置长度阈值的情况下,对图像灰度差值图进行统计分析并设置灰度阈值,进而使用具有方向性的8邻域搜索方法,通过判断对象点的灰度值和连续掌纹线点集的点数,提取出掌纹线的二值图像。最后通过计算掌纹图像间的隶属度评价掌纹线的提取效果。实验结果表明,该方法提取出的掌纹线图像清晰,识别正确率较高,达到94.51%以上。     

A hand vein recognition system based on DSP and CPLD

The hand vein recognition system based on digital signal processing (DSP) and complex programmable logic device (CPLD) is designed according to the requirements for equipment volume, accuracy and reaction speed. The overall structure and detailed implementation of the system hardware architecture are discussed in this paper. Moreover, the design philosophy and specific realization of system software as well as core algorithms are explored. The recognition system owns many good characteristics, such as high-degree integration, simple structure, flexible programming, convenient application and so on, which make it suitable for circumstances with high requirements for personal identification.     

An adaptive background reconstruction algorithm based on inertial filtering

To improve the detecting effects of moving objects, an adaptive background reconstruction algorithm based on inertial filtering is proposed in this paper. According to different properties of the moving foreground and ever-changing background, the current frame is added to the background with a specific weight value. So the background can not only keep steady, but also be reconstructed at a specific speed. Experimental results show that the algorithm can reconstruct the background quickly and effectively whenever the background changes slowly or suddenly, or the background is mixed with moving foreground, and it can improve the veracity and robustness of objects detection effectively.     

静脉灰度图像拓扑特征提取方法

二值化处理作为静脉识别中关键步骤不可避免会造成特征信息的部分减损,为了克服这种情况,文中提出一种跳过二值化过程直接对静脉灰度图像进行拓扑特征提取的新方法,该方法首先根据像素的邻域信息计算图像的方向场极值图(EGDF,extreme graph of direc tional fields),并利用预先定义的约束模板集从EGDF中逐步提取出静脉主脊,然后在设定的范围约束图中,利用最大邻域点跟踪算法从静脉主脊的各个端点开始搜索从而获得静脉次脊,最后由静脉主脊和静脉次脊组成了静脉灰度图像的全部拓扑特征.通过对比实验,发现文中算法提取的静脉拓扑特征优于常规组合方法即二值化后再进行骨架提取得到的静脉拓扑特征,且克服了基于新小波函数的对称分析法中无法提取漂浮静脉纹路以及将两条相距较近的纹路误识为一条纹路的问题.因此,是一种有效的静脉灰度图像拓扑特征提取方法.