新的可拓模式分类器研究

为了解决传统可拓模式分类器只适合用于模式类别较少和一维数据等缺点,针对可拓学中可拓距和关联函数的特点,提出了采用可拓距和关联函数新的可拓模式分类器,包括平均关联函数法、K最大关联函数法和最大关联函数法.详细介绍三种可拓模式分类器的设计步骤;并针对平均样本法、平均距离法、K近邻法、最近邻法和三种可拓模式分类器,采用二维平面数据、多维向量数据和手指静脉图像特征矩阵数据进行实验对比分析.实验结果表明:新的基于可拓距与关联函数的可拓模式分类器算法不仅可以解决模式类别较多的多维数据问题,分类效果也可以达到经典的K近邻分类器或最近邻分类器的分类水平.     

基于WiFi的远程目标跟踪系统设计

提出了远程目标跟踪系统的概念并实现一种远程目标跟踪系统.系统主要分为移动机器人端和远程服务器端,主要功能是移动机器人通过USB摄像头采集到实时现场视频,将实时采集到的现场视频从YUV格式硬编码为H.264格式,再通过WiFi传出给远程服务器,服务器将接收到的视频流解码并对指定目标进行跟踪算法处理后控制移动机器人追踪目标.实验结果表明:该系统可以有效实现远程的目标跟踪,验证了该设计的可行性.     

基于人工免疫网络记忆的新型分类器研究

该文首先简要介绍了自然免疫系统的免疫记忆原理,之后对aiNet和AIRS机制进行了分析,指出免疫记忆在两种算法中起关键作用。aiNet利用传统聚类技术对产生的记忆抗体进行数据聚类分析,无法得知原始抗原类别。AIRS通过训练产生记忆细胞池,利用最近邻原理对原始抗原分类。文中,aiNet的记忆抗体生成机制与KNN分类机制结合,提出基于人工免疫网络记忆的新型分类器AINMC———人工免疫网络记忆分类器。实验结果表明,所提出的新型分类器具有良好的记忆和泛化性能,准确率可以与许多传统方法相比较。     

使用方向滤波技术的手指静脉纹路提取方法

为了准确高效地提取手指静脉纹路,提出一种新的基于方向滤波的手指静脉纹路提取方法。该方法结合静脉纹路特点设计手指静脉图像的方向图及方向滤波器,根据所得的方向图及方向滤波器对图像进行滤波增强,对增强后的图像提取手指静脉模式。与传统的二值化方法相比,在进行二值化操作前,先对图像进行方向滤波处理,使得该方法提取出的手指静脉纹路连通性与光滑性好、噪声与伪特征少,且其不仅对高质量图像能够准确有效地提取出静脉纹路,对低质量图像处理效果也比较理想。     

掌纹和三维手形的多模态图像采集装置设计

为了提高手掌掌纹图像采集速度,和解决接触式采集模式的缺点,设计出一种新型非接触式的掌纹和三维手形的多模态图像采集装置,可以将手掌掌纹、正面与侧面手形信息采集于一幅图像中.该装置硬件部分主要包括USB2.0控制器模块、CMOS图像传感器模块和其他辅助电路模块;软件部分包括下位机USB外设的固件程序、上位机操作系统的USB...     

人工免疫分类器记忆细胞分布比较研究

人工免疫网络记忆分类器和人工免疫识别系统是两种人工免疫分类方法。二者的免疫系统原理有所差别,前者改进后的性能优于后者。本文对二者产生的记忆细胞分布进行比较研究,指出二者在分类性能上的差别来自记忆细胞分布。二者记忆细胞的分布都近似正态分布,但前者的产生高质量记忆细胞的概率高于后者。     

指静脉与折痕双模态图像采集系统设计

手指静脉识别是针对手指皮肤内部的静脉特征进行活体识别,具有非接触和安全性高等优点,但存在特征数量少的缺点;手指指节折痕位于皮肤表面,且具有稳定的生物学特性。因此,为解决单一模态手指静脉的可提取特征数量不足的缺点,设计了一种双模态生物特征图像采集系统,即针对手指相同位置,采集皮肤内部手指静脉和皮肤表面指节折痕2种不同类型图像。图像采集系统硬件主要包括USB 2.0控制器、200万像素CMOS摄像头模组、可见光与红外光切换电路、微型步进电机驱动电路和I2C电路等。实验结果表明:该系统具有实时性,能够连续采集手指静脉和指节折痕2种清晰、稳定生物特征图像,为双模态生物特征识别系统提供了良好的软硬件基础平台。     

基于ARM的手指静脉识别系统的设计与实现

手指静脉识别是第二代生物认证的高端手段.为了实现识别设备的小型化,针对嵌入式系统独立运行的优点,设计并实现了一种基于ARM11和Windows CE的手指静脉识别系统.ARM11处理器从数字摄像头获取手指静脉图像,通过开发的应用软件进行图像预处理和特征提取,与建立的手指静脉图像库中的对应模板比对,完成身份认证.实验结果...     

基于图像采集质量评价的指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单一模态生物特征识别系统性能受图像质量影响较大问题,提出一种基于图像采集质量评价的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.该方法不仅对指纹图像进行质量评价,并首次根据指静脉图像特性设计图像采集质量评价指标,以达到克服图像质量对识别结果影响的目的.再针对这两种模态图像特点分别进行分类器设计,得出各自的识别结果后,结合上述得到的图像采集质量评价分数进行决策级融合,将融合后的结果作为最终的识别结果.实验表明,该方法有效克服图像质量对识别结果的影响,提高识别系统的性能,为多生物特征身份识别提供一种有效途径.     

人工免疫网络记忆分类器信息恢复系统应用

通过对不同人工免疫分类方法的比较,发现不同分类方法的效果对预测结果有一定影响,利用人工免疫记忆分类器分类方法取得比其他方法更好的预测效果.