基于遗传算法指纹分类在保管系统中的应用

研究指纹的自动分类问题对解决大容量指纹库的匹配实时性有着重要的意义。为了优化基于指纹识别的银行隙管箱系统．提高其对指纹图像的识别速度，文中引进了遗传算法指纹分类对指纹图像进行粗匹配。该方法通过利用复制、交叉和变异操作，对群体中的个体进行优化与筛选。介绍了基于遗传算法的指纹分类在银行保管箱系统中的应用．纂于遗传算法的指纹分类法克服了一般排他性分类法所固有的对某些指纹图像无法识别的缺陷．同时提高了整个系统的效率。     

基于遗传算法指纹分类在保管系统中的应用

研究指纹的自动分类问题对解决大容量指纹库的匹配实时性有着重要的意义。为了优化基于指纹识别的银行保管箱系统,提高其对指纹图像的识别速度,文中引进了遗传算法指纹分类对指纹图像进行粗匹配。该方法通过利用复制、交叉和变异操作,对群体中的个体进行优化与筛选。介绍了基于遗传算法的指纹分类在银行保管箱系统中的应用,基于遗传算法的指纹分类法克服了一般排他性分类法所固有的对某些指纹图像无法识别的缺陷,同时提高了整个系统的效率。     

二特征向量指纹连续分类方法研究

对使用平均脊线宽度和方向场做特征向量的连续分类方法进行研究,在复平面内计算特征分类距离并选取合适阚值,能够将指纹数据库模板缩小到较为理想的待匹配子集中.该方法克服传统分类方式速度难以提升的问题,与传统分类方法具有较高的互补性.     

基于遗传算法的文本分类技术

针对常用的文本分类算法参数难以确定的问题,该文引入遗传算法,在编码方案、种群的初始化、适应度函数和停止标准等方面进行优化,得到更好的文本分类结果.通过三种文本分类算法的对比实验,该文提出的算法效果最好.     

基于增量式遗传算法的分类规则挖掘

分类知识发现是数据挖掘的一项重要任务,目前研究各种高性能和高可扩展性的分类算法是数据挖掘面临的主要问题之一。将遗传算法与分类规则挖掘问题相结合,提出了一种基于遗传算法的增量式的分类规则挖掘方法,并通过实例证明了该方法的有效性。此外,还提出了一种分类规则约简方法,使挖掘的结果更简洁、更易理解。     

基于机器视觉实现工业产品在线分类的一种有效方法

利用机器视觉技术获取工业现场目标产品图像.通过图像预处理、图像分析,实现识别区域的动态划分.提出了一种高效图像模板匹配算法,实现工业产品的在线分类.     

基于双层遗传算法的混合属性数据分类

论文提出了一种新的遗传算法对含有离散属性和连续属性值的混合数据进行分类。在染色体设计上采用两层结构染色体,同时实现搜索连续属性数据的最优分割点集和对混合数据进行分类。     

一种新的基于遗传算法的数据分类方法

当前分类算法还存在诸如伸缩性不强、可调性差、缺乏全局优化能力等问题．通过构造完全分类规则集，设计了一种有效的遗传编码方法，使得遗传算法的各种优良特性在数据分类中得到充分的运用，从而提出了一种新的数据分类算法，新算法有效提高了数据分类的准确性，较好克服了当前存在的缺点．最后，给出了实验结果，证实了算法的有效性．     

基于遗传算法及概率论的文本分类算法

本文意在提高文本分类的准确度和速度。利用tf 算法对特征项进行初步赋予权值,再使用屏蔽词对特殊非实 意词进行屏蔽。本文独创概率论分布法,使用L-E 算子进行加权,使得特殊位置与分布广泛的特征项,呈指数形式加权,较优 结果能更快收敛。本文利用遗传算法,采用交叉算子和变异算子,采用适宜的目标函数,加快了检索速度,并有更大概率得到 最优结果。采用混合算法,可以排除同义词和非特征项的干扰。     

基于连续探索型遗传算法的多峰值函数的优化

提出了一种连续探索型遗传算法．它不仅能提高简单遗传算法的收敛速度．而且能有效地保证种群的多样性，在全局范围内搜索解空间．得到最优解．将算法应用于多峰值函数的优化．仿真表明该算法的有效性和效率性．     

条形指纹拼接的MATLAB仿真与DSP实现

为实现实时的条形指纹图像拼接,首先分析条形指纹图像的特点和拼接过程,在基于灰度值两步相关方法的基础上,对经过Sobel算子预处理过的条形指纹图作了MATLAB仿真,仿真结果表明了算法的可行性.又根据DSP的特点加速了相关运算,并针对指纹图像的特点和拼接过程优化了算法的参数.基于DSP的拼接实验结果表明该方法的实用性,并对实现中的问题作了讨论.     

改进的结构化指纹分类算法

在深入研究现有指纹分类算法的基础上,提出了一种基于结构的指纹分类算法。利用指纹图像的方向场信息,用Poincare索引值检测出方向场中不连续的点——奇异点,根据奇异点的数目和相互位置关系以及指纹脊线的结构特征确定指纹的基本类型。该算法为匹配算法提供指纹类型信息,可极大地提高算法的匹配速度和匹配精度,具有较好的使用意义。     

基于方向图的指纹奇异点快速检测方法

准确、快速地检测指纹奇异点(core点和delta点),对指纹分类和指纹匹配等具有重要意义.首先,给出计算指纹图像方向图的算法,然后,在基于方向图的基础上,对传统的基于poincare索引计算公式的指纹奇异点检测算法进行了改进.使用改进算法对PU-JY203U警用活体指纹采集仪采集的指纹(1000枚)进行Matlab仿真.实验结果表明改进后的算法与传统算法相比,在定位奇异点的精确度和速度上都有很大的提高.     

一个基于贝叶斯方法的冬态树木分类系统的设计与实现

提出并实现了一个基于贝叶斯的冬态树木自动分类的系统.通过分析树木体系的特征,研究并分析了可能影响树木分类结果的几个方面,提出了树木分类建模时应该考虑的因素,并将其归纳为六个方面,从中抽取与分类最相关的内容和信息,构建了冬态树木分类的模型,最后用贝叶斯方法实现了该分类模型,完成了基于贝叶斯的冬态树木分类系统.系统实现了树木分类中各特征项参数的自学习功能,以便在使用分类过程中,根据实际情况,自学习参数,达到最佳的分类效果.实验结果表明所提出的分类方法可以较好地解决冬态树木的自动分类问题.     

网页分类浏览器CBrowser的设计与实现

目前的浏览器只起着一种解释和显示网页的作用,难以适应各种各样的网络信息服务。从浏览器的自动化和智能化出发,设计并实现了一个具有网页自动分类功能的浏览器。     

突发事件网络舆情信息分类方法研究

根据公共安全网络舆情研究的需求,将文本分类技术应用于突发事件应急管理中,提出了基于TFIDF分类方法的突发事件引发的网络舆情信息分类方法,设计类别样本并读入新闻文本,对文本进行中文分词,通过计算新闻文本和类别样本的相似度将新闻文本分到相似度最大的类别之中。通过编程实现了按照事件类型和地理位置两种分类方式对新闻文本进行分类,程序分类结果验证了该方法的实用性。     

基于方向图跟踪和对称轴的自动指纹分类算法

采用指纹连续分布方向图跟踪技术,提出指纹对称轴的概念及其算法。在此基础上,提出一种基于方向图跟踪和指纹对称轴的六类自动指纹分类算法,在FVC2000、FVC2002、FVC2004的Set B、FVC2004的Set A指纹库以及本文所采集的指纹库上的分类结果表明,算法能有效地将双旋型和漩涡型指纹正确分开,实现了六类指纹分类,分类正确率达到95.6%,具有较好的健壮性。     

基于连续分布方向图的指纹奇异点检测

在指纹连续分布方向图(场)的基础上,对经典的PoincaréIndex计算公式进行了改进,提出了一种新的基于连续分布方向图的指纹奇异点检测算法。由于指纹连续分布方向图过渡平滑、自然,既具有很好的连续性、渐变性和抗噪性,又具有较高的精确度;而改进后的PoincaréIndex不仅能精确表示向量场的旋转角度,而且还能精确表示向量场的旋转方向。所以,该算法能够在像素级水平精确定位指纹奇异点(core point和delta point),精确度达到一个像素。在FVC2000、FVC2002和FVC2004的训练指纹库(Set B)以及笔者采集的AFIS2004指纹库(含4000幅指纹)上的实验结果验证了该算法的有效性。