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1.
根据人体步态变化特点,提出一种基于特征融合和神经网络的步态识别算法。首先采用时域差分法对运动人体轮廓进行分割,然后分别提取空间特征和频率特征,将两步态特征融合在一起,从而实现步态的分类和识别。在CASIA步态数据库上进行仿真实验,仿真结果表明,该方法不仅克服了单一特征提取方法存在的缺陷,同时提高了步态识别正确率。 相似文献
2.
提出了一种无限制的获取掌纹图像的方法,并使用该方法构建了掌纹库.该掌纹库可以成为掌纹识别算法训练集和测试集的来源,也可以成为进一步推进掌纹识别研究与发展的基础.在该掌纹库的基础上,对掌纹库中的掌纹图像进行了预处理,将原始图像二值化后利用定位点自动检测技术检测出掌纹图像中两个关键的定位点,并以此为基础对掌纹图像进行旋转校正,最后切取一定区域的掌纹子图,为进一步提取掌纹特征打下了较好的基础. 相似文献
3.
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。 相似文献
4.
5.
密码技术广泛应用于信息安全领域,如何安全地保存密钥都是需要解决的关键问题。论文提出了一种基于生物特征认证的用户密钥保护机制,描述了基于指纹认证的用户密钥保护系统组成及用户密钥获取流程。该方法保证了用户密钥的安全,同时也便于用户密钥的使用。 相似文献
6.
Fractal dimension applied to plant identification 总被引:2,自引:0,他引:2
Odemir Martinez Bruno Rodrigo de Oliveira Plotze Mário de Castro 《Information Sciences》2008,178(12):2722-2733
This article discusses methods to identify plants by analysing leaf complexity based on estimating their fractal dimension. Leaves were analyzed according to the complexity of their internal and external shapes. A computational program was developed to process, analyze and extract the features of leaf images, thereby allowing for automatic plant identification. Results are presented from two experiments, the first to identify plant species from the Brazilian Atlantic forest and Brazilian Cerrado scrublands, using fifty leaf samples from ten different species, and the second to identify four different species from genus Passiflora, using twenty leaf samples for each class. A comparison is made of two methods to estimate fractal dimension (box-counting and multiscale Minkowski). The results are discussed to determine the best approach to analyze shape complexity based on the performance of the technique, when estimating fractal dimension and identifying plants. 相似文献
7.
8.
9.
This paper presents a wavelet-based kernel Principal Component Analysis (PCA) method by integrating the Daubechies wavelet representation of palm images and the kernel PCA method for palmprint recognition. Kernel PCA is a technique for nonlinear dimension reduction of data with an underlying nonlinear spatial structure. The intensity values of the palmprint image are first normalized by using mean and standard deviation. The palmprint is then transformed into the wavelet domain to decompose palm images and the lowest resolution subband coeffcients are chosen for palm representation. The kernel PCA method is then applied to extract non-linear features from the subband coeffcients. Finally, similarity measurement is accomplished by using weighted Euclidean linear distance-based nearest neighbor classifier. Experimental results on PolyU Palmprint Databases demonstrate that the proposed approach achieves highly competitive performance with respect to the published palmprint recognition approaches. 相似文献
10.
Biometrics technologies have been around for quite some time and many have been deployed for different applications all around the world, ranging from small companies' time and attendance systems to access control systems for nuclear facilities. Biometrics offer a reliable solution for the establishment of the distinctiveness of identity based on who an individual is, rather than what he or she knows or carries. Biometric Systems automatically verify a person's identity based on his/her anatomical and behav... 相似文献