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提出了一种新的基于手指指节折痕的生物特征识别方法.针对指节折痕的分布特点,首先对CCD获取的手指图像进行预处理,并在手指的内侧截取一个长方形区域,用来提取折痕特征的感兴趣区域(ROI),该区域包含了手指的第一指节和第二指节的全部折痕线;其次.对ROI图像进行离散余弦变换,然后运用具有带通性质的滤波器去选择那些能很好表征手指折痕信息的余弦变换系数,以形成折痕特征矢量.该算法对光照变化不敏感.最后,在一个手指图像数据库上,利用基于欧氏距离的最近邻分类器进行了算法验证,等错误率(EER)约为0.71%,实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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鉴于人体的手指指节折痕具有稳定性且因人而异的特点,该文提出一种基于投影和小波分析的手指指节折痕识别的新算法。对手指图像进行定位,经分割、归一化后得到了用于身份鉴别的手指子图。将手指子图向水平轴投影,得到含有折痕信息的一维信号,利用小波的多分辨率特点提取折痕信息进而形成代表折痕的特征矢量。在手指图像数据库中,利用最近邻分类器进行了算法验证,等错误率约为1.5%,实验结果表明了算法的有效性。 相似文献
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为了能正确检测显著性图中的多个显著性目标, 提出了一种基于全局颜色对比的显著性目标检测算法。该算法首先提取图像的全局颜色对比度特征, 然后把显著性图和全局颜色对比度作为特征输入条件随机场框架中, 得到二值显著性掩模, 最后经区域描绘子计算得到包含显著性目标的最小外接矩形。在两种公开的数据集上的实验结果表明, 该算法在精度、召回率以及F-测度方面的表现优于现有其他几种算法, 在计算效率上也具有一定的优势。因此, 所提出的算法在检测效果上优于现有的显著性目标检测算法, 而且还能够检测到多个显著性目标。 相似文献
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基于数学形态学的虹膜定位算法 总被引:1,自引:1,他引:0
虹膜图像的边缘提取是采用Hough变换结合边缘检测进行虹膜定位的学算子的虹膜定位方法,内边界采用二值化的形态学边缘检测算子;运用多尺度边缘检测方法以获取虹膜灰度图像的外边界和眼睑轮廓图,利用连通区域的标记进一步去除随机噪声,得到较理想的图像边缘,大大减少了Hough变换搜索的时间,并与经典的定位方法进行比较.实验表明,该算法抗噪性能良好,具有一定的应用价值. 相似文献
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通过对串行干扰相消的多用户检测器(SIC)和并行干扰相消的多用户检测器(PIC)的思想及其框图的分析,提出了串并行干扰相消的多用户检测器(SPIC)的基本思想及其设想的SPIC原理框图。分析表明:这种检测器能够利用串并行结合的优点进行多用户检测,并能够在复杂度和性能上得到很好的折衷,具有进一步研究的价值。 相似文献
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以加速度传感器为基础,提出了一种新型的动态汽车制动性能监测方案。通过安装在汽车轮胎内部的加速度传感器,获取轮胎的离心力,并进行数据换算得到轮胎的制动力,以非接触方式向驾驶台传送信号,根据4个轮胎的制动力信号,就可以进行汽车制动性能的监测。对传感器信号的特征、制动性能的转换关系等作了前期M atlab仿真分析,为后续动态汽车制动性能监测系统的实现提供了理论依据。 相似文献