基于ICA的在线掌纹识别

个人身份认证和鉴别在现在社会显示着重要的作用,作为一种准确而可靠的个人鉴定方式,生物识别已经引起了广泛的注意.掌纹作为一种相对较新的生物识别技术也有着独特的优点.而掌纹特征的提取和选择是整个识别中最关键的一个环节,主要利用ICA（独立主成分分析）方法对掌纹进行特征提取,实验证明,相比较PCA（主成分分析）方法,基于ICA方法具有更高的识别效率.     

基于角的形状匹配

提出了利用角检测技术进行图像的相似性检索。首先利用角检测技术检测出图像的角点,用这些角点刻画图像内的物体形状,并结合图论中最优对集的思想和一种改进的Hausdorff距离,提出了一种新的刻画两幅图像内容的相似程度方法。实验结果表明,利用所提出的方法进行图像的相似性检索能够取得较好效果。     

基于角的形状匹配

提出了利用角检测技术进行图像的相似性检索。首先利用角检测技术检测出图像的角点，用这些角点刻画图像内的物体形状，并结合图论中最优对集的思想和一种改进的Hausdorff距离，提出了一种新的刻画两幅图像内容的相似程度方法。实验结果表明，利用所提出的方法进行图像的相似性检索能够取得较好效果。     

基于内容的图像检索算法研究

在基于内容的图像检索中,图像特征的提取和匹配是两个关键性环节.相对于传统的方法(采用图像的单一特征和相似性计算标准的方法),提出了提取多种图像特征,并对不同的特征采用不同的相似性计算标准方法进行图像检索,采用动态权值的方法对检索出的图像的给出最终排名,实验结果表明,该方法具有更好的适应性和鲁棒性.