基于参数模板匹配的指纹中心定位

目前广泛采用最大曲率方法实现指纹中心定位,但在指纹中心缺失情况下,该方法定位并不准确.为解决该问题,提出了一种基于相关参数模板匹配的指纹中心定位新方法,对FVC2004指纹数据库的测试表明,在指纹经过初步增强的基础上,借助最小距离判别,新方法能够对指纹中心准确定位,与最大曲率方法相比,在中心点缺失的情况下,有更高的鲁棒性.     

改进的指纹图像方向图求取方法

为提高指纹图像方向图的准确性,提出了一种传统的指纹图像方向图求取算法－离散方向采样法的改进方法。该方法在原有采样模板的基础上,综合考虑中心像素点外的各层数据,给出了改进的采样模板。实验结果表明该方法比传统的离散方向采样法和灰度梯度法得到的指纹图像方向图更加准确。     

一种改进的指纹纹理匹配算法

目前的中心点定位方法对发生旋转的指纹图像处理效果不佳,针对这一缺陷,结合指纹脊线方向特性和结构特性,提出了一种新的基于指纹方向图的中心点定位方法。在此基础上,改进了文献[1]中的指纹编码方法。实验表明该文提出的方法对旋转的指纹图像具有很强的鲁棒性,匹配精确度比原来的方法有一定的改进。     

指纹图像的一种奇异性检测算法

分析了现有的指纹图像奇异性检测方法中存在的问题，提出了新方法。将指纹的方向图转换为类似灰度纹理，用所提出的改进的新纹理特征检测奇异性。实验表明新方法检测奇异性的正确率为90．2％。     

一种复合指纹核心点定位算法

准确、可靠地定位指纹核心点对指纹的分类和匹配具有重要意义。该文分析了一种传统的基于方向场特征的核心点定位算法,并针对传统算法不能准确定位的局限性,提出了一种新的复合指纹核心点定位算法,将改进的方向场估计法和多级滤波器技术相结合,实现核心点的准确定位。实验结果表明,该算法能有效实现指纹核心点的定位,并具有较好的鲁棒性。     

基于纹理分析的指纹图像预处理算法研究

论文针对指纹图像的纹理特点,给基于纹理分析的指纹识别系统建立了一套指纹预处理体系,为指纹纹理特征的提取和比对奠定基础。文中主要以指纹识别处理流程为线索,提出了一套指纹预处理算法。首先对输入的指纹图像进行灰度归一化,再计算指纹图像的方向场,然后在此基础上对指纹图像的中心参考点进行定位,再以找到的参考点为中心提取有效区域。实验结果表明,该方法处理好,运算速度快。     

基于二值图像中心点的指纹分类算法*

指纹的自动分类对于提高检出速度和识别率有重要的意义。有效地利用指纹的纹理结构和纹理方向等固有信息,可以提高指纹的分类类别。基于二值指纹图像进行分类不完全依赖中心点定位的准确性,避免了利用三角点的干扰信息,应用脊线追踪算法进行指纹分类,赋予了中心脊线方向连续的变化,可以将指纹自动分类算法提高到34类。     

复合指纹核心点定位方法

对于指纹核心点定位的诸多算法,通常都存在漏检、偏检以及耗时过长等缺点.提出了一种复合指纹核心点定位算法,首先运用方向图信息进行粗定位.确定核心点的候选区域,然后通过Poincare索引法精确定位核心点.对于粗定位改进了传统算法的检测条件,定位出的核心块既精确而且面积较小,大大减少了下一步精确定位核心点的运算量,且对Poincare索引法检测中心点存在的不足,引入方向一致性度量加以弥补.经大量实验证明算法适应性较强,很好的解决了漏检等问题.     

一种改进的指纹分类方法

提供一种改进的指纹分类算法，该算法不仅利用了脊的方向信息而且还利用了脊的结构信息和指纹图像中的奇异点，提高了分类的准确度。在此将指纹分为5类：涡型、右旋型、左旋型，弓型，弧型。实验表明这种算法精确度高，结果可靠。     

模糊指纹图像中心点的提取

由于指纹在获取过程中干扰是不可避免的,该文在指纹方向图的基础上,考虑指纹图像凸脊的变化趋势及在局部范围内方向变化小的特点,根据结构信息统计分析,从整体图像上考虑中心点的分布,提出一种指纹图像中心点求取的新方法,剔除干扰的影响,确定指纹图像的中心点。该方法计算简单,易于实现,在指纹图像中心点求取过程中,具有较强的抗干扰性,并取得了良好的效果。     

基于纹理方向的描述和对具有方向性纹理图象的分类与分割

为进一步进行纹理特征分析，从纹理的方向性入手，给出了纹理方向的数学定义式，合理选择差异函数，构造了具有物理意义的纹理方向描述特征向量，数据处理方面，运用模糊贴近度的概念，结合改进后的属性均值聚类算法，对一类具有方向性的纹理图象进行分类与分割实验，取得了较好的结果，试验表明，该方法对纹理的方向性有很好的描述能力。     

一种频谱分方向指纹纹线距离估计的新方法

纹线距离是指纹的固有本质属性，在自动指纹识别中有着重要的作用。然而目前多数纹线距离估计的方法直接在空域作估计，对低质量指纹图像的处理普遍存在较大误差。为了适应低质量指纹图像，提出了一种基于频谱分析的纹线距离估计的新方法，该方法首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域，然后将频谱图像分成n个方向分别求纹线距离，最后作处理从而得到指纹图像的纹线距离。部分典型指纹图像的实验结果表明，该方法具有较强的有效性和鲁棒性。     

The simultaneous approximation of polynomial roots

We give new proofs of some known results concerning an iterative method of Newton type for the simultaneous calculation of all roots of a polynomial, originally proposed by Weierstrass [1]. The previously known local convergence analysis of the method is simplified and sharpened. We also propose a modified method with improved convergence properties. Global convergence of both methods is touched upon briefly.     

改进的用于三维矢量场可视化的VolumeLIC算法

用于三维矢量场可视化的VolumeLIC算法比较耗时,而且生成的图像无法洞察场的内部信息,场的方向性也不明显。针对以上缺点,对原始VolumeLIC算法做了改进,它不同于以往的算法要计算整个矢量场,而是选取场中的部分点作为种子点,从这些点出发积分生成流线,对这些线上的点用VolumeLIC算法生成最终图像。实验结果表明,改进后的算法大幅提高了运算速度,并且空间方向感明显增强。     

基于神经网络的图像KL变换方法的改进

KL变换作为最优变换在图像压缩中很有应用潜力.传统的基于神经网络的图像KL变换方法存在一些不足.本文提出了一种基于神经网络的图像KL变换的改进方法.该方法的特点是:通过对图像进行行列两次分割得到两组学习样本,分别对两个神经网络进行训练,用训练好的两个网络对原图像进行二次KL变换.对新方法进行仿真,结果表明所提的方法图像压缩效果较好,有效的消除了变换对于分割方向性的依赖.     

一种新的图象分割自适应算法的研究

首先对自适应遗传算法的变异算子进行了改进,对单点变异算子与双点变异算子的结合能有效地改善局部收敛进行了验证,然后提出了一种新的用自适应遗传算法分割图象的方法,并与传统的Ｏｔｓｕ方法、灰度差直方图法和基于熵的方法作了比较。     

离散数学的学习方法及应试技巧

分析了离散数学的课程特点,给出学习该课程的指导性方法;结合考试中的各种题型,给出了相应的复习方向及应试技巧,并结合教学实践提出了相关建议。通过推广这些方法和技巧,本院学生的应试成绩得到了普遍提高。     

基于边缘方向性的小波边缘检测算法

现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。     

A modified Hestenes–Stiefel conjugate gradient method with an optimal property

In this paper, based on the numerical efficiency of Hestenes–Stiefel (HS) method, a new modified HS algorithm is proposed for unconstrained optimization. The new direction independent of the line search satisfies in the sufficient descent condition. Motivated by theoretical and numerical features of three-term conjugate gradient (CG) methods proposed by Narushima et al., similar to Dai and Kou approach, the new direction is computed by minimizing the distance between the CG direction and the direction of the three-term CG methods proposed by Narushima et al. Under some mild conditions, we establish global convergence of the new method for general functions when the standard Wolfe line search is used. Numerical experiments on some test problems from the CUTEst collection are given to show the efficiency of the proposed method.     

Multiple search direction conjugate gradient method I: methods and their propositions

In this article, we proposed a new CG-type method based on domain decomposition method, which is called multiple search direction conjugate gradient (MSD-CG) method. In each iteration, it uses a search direction in each subdomain. Instead of making all search directions conjugate to each other, as in the block CG method [O'Leary, D. P. (1980). The block conjugate gradient algorithm and related methods. Lin. Alg. Appl., 29, 293–322.], we require that they are nonzero in corresponding subdomains only. The GIPF-CG method, an approximate version of the MSD-CG method, only requires communication between neighboring subdomains and eliminate global inner product entirely. This method is therefore well suited for massively parallel computation. We give some propositions and a preconditioned version of the MSD-CG method.