一种指纹图像奇异点检测的方法

准确、可靠地检测奇异点(core点和delta点),对指纹分类和指纹匹配具有重要的意义.针对低质量指纹图像奇异点检测中精确定位和可靠性判断的难题,提出了一种检测指纹奇异点的方法.首先,对于一幅指纹图像,在同一分块尺寸下进行多次图像错位分块,并且分别在不同的图像错位分块情况下检测指纹的奇异点,得到区域相对集中的奇异点位置的集合,并计算其质心,以精确地确定奇异点的位置.然后,再在不同的分块尺寸下检测奇异点,并进一步判断上一步所检测到的奇异点的真伪.该方法利用了多次图像错位分块检测的奇异点位置相对集中和各级分块尺寸下检测的奇异点位置相互关联的特性,能够从指纹图像中较精确、可靠地检测出奇异点.在部分典型低质量指纹图像上的实验结果验证了该方法的有效性,对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性.     

基于十字链表的图像符号表达方法

图像符号的表达与描述是图像进行分析与理解的关键环节。基于十字链表,提出了一种图像符号表达新方法,统一了区域和边界的表达与描述。该方法为图像分析和理解提供简洁紧凑的数据结构。     

一种用于运动估计的十字六边形搜索算法

提出了一种十字六边形搜索算法用于快速运动估计。该算法利用了运动矢量的中心偏置性和相关性，运动估计时通过预测确定搜索起始点，在搜索前期利用十字模板结合提前退出技术优先搜索起始点附近的局部区域，后期则改用六边形模板扩大搜索范围并完成运动估计。实验证明该算法与原始的六边形搜索算法相比平均减少了45%的搜索点数，与一些新的快速搜索算法相比，在搜索精度基本相似的情况下也有效地降低了运动估计的运算复杂度。     

一种期货市场关联交易行为检测的聚类方法

期货市场中的关联交易是金融监管的核心问题之一。批量交易数据条件下,关联交易行为发现的难点是如何在有限时间和空间条件下快速发现违规行为。针对该问题,提出一种将交易数据的稀疏相似性矩阵映射到十字链表的聚类算法。通过在真实交易数据下的实验分析,验证该算法能够有效解决关联交易行为的发现问题;且减少了扫描数据库的次数,降低了传统算法的时间复杂度和空间复杂度。     

一种新颖的基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测方法

首先介绍了坐标逻辑运算的基本概念，并就其在图像边缘检测方面的应用提出了一个新颖的利用多结构元进行边缘检测的非线性算子。然后分别对标准的Lena图像和真实照片扫描图像进行边缘检测实验，其结果与Sobel边缘检测算子、形态学边缘检测算子相比较，表明本文所提出的检测算子具有边缘定位准确、运算速度快、对噪声不敏感等显著优点。     

一种新的文物图像检索方法

针对大学数字博物馆数据库中文物图像的特点,提出了一种新的文物图像检索方法。特征提取采用基于分块图像建立模糊颜色直方图;模糊颜色直方图的建立不仅考虑了不同颜色索引像素之间的差异,也考虑了同一颜色索引像素间的差异;图像分块策略结合了文物图像的颜色特征与形状特征。一种新的图像相似性度量方法---交互信息距离(MID)用来进行相似性匹配。参数AVRR/IAVRR用来进行检索性能评价,评价结果表明,本文的方法在文物图像检索中具有较高的检索准确率。     

一种基于分块和混沌网的图像置乱方法

图像置乱是实现图像加密的重要手段之一。由于混沌系统具有非周期性、遍历性、伪随机性和对初值的高度敏感性,因而已被广泛应用于图像置乱。为提升图像置乱效果和置乱性能,现提出了一种图像分块与混沌网相结合的图像置乱方法。该方法首先利用一种分块思想将图像进行置乱,进而构造一种混沌网,并将其应用于分块置乱的结果。实验结果表明,该方法不仅可取得良好的置乱效果,并具有较强的抗攻击性能。     

一种基于块共同特征值的人脸识别方法

主成分分析与线性判别分析是人脸识别的重要识别方法,它们都通过求解特征值问题实现特征提取,但由于维数灾难会导致小样本和奇异性问题。提出了一种简单的人脸识别方法,无需进行奇异值分解,能有效地降低计算代价。首先将图像划分成块,然后计算多项式系数,得到友阵用于特征提取。基于两张不同图像的多项式系数友阵来计算对称阵。最后通过计算对称阵的零空间的零化度识别相似的人脸图像。为验证提出方法的有效性,在ORL、Yale和FERET人脸数据库上进行了实验。结果表明,该方法对于有较大姿态与光照变化的人脸识别具有较高的识别性能。     

一种改进的多小波遥感图像融合方法

多遥感图像融合的高频部分在区域处理时易出现边界歧异,造成图像失真的问题.为了提高图像视觉效果和特征识别,提出一种新的分块区域遥感图像融合方法.首先采用多小波分解把图像分解成不同尺度的高频和低频两部分,然后在不同频带选择不同的融合规则,在高频处理部分,采用分块区域处理,取区域绝对值较大的作为融合后的多小波系数,低频采用加...     

一种改进的遥感图像多尺度分割方法

该文提出一种基于区域合并的遥感图像多尺度分割方法,此方法综合利用遥感图像的光谱特征和形状特征信息来描述区域对象的特性,并在此基础上给出两个相邻区域的合并代价,通过不同阈值对合并代价进行限制,以得到不同尺度大小的分割结果。为提高遥感图像分割的效率,使用分块策略对初始区域邻接图进行划分。实验证明,这种改进的多尺度分割方法遥感图像分割精度较好,同时效率有了较大的提高。     

CBERS-1图像预处理几何定位精度及景中心偏移在轨测试方法

阐述了对CBERS-1图像预处理几何定位精度及景中心偏移进行测试的技术方法及流程，并评价了测试数据，显示其误差有一定的解释性，可作为改进图像质量的一种依据。     

基于梯度重心法的线结构光中心亚像素提取方法

针对线结构光测量系统中如何准确快速地提取出光带中心的问题,根据线结构光图像上光带中心两边的灰度梯度特性及光带灰度的非正态分布特点,提出了一种基于梯度重心法的线结构光光带中心快速亚像素提取算法。该算法采用低通平滑滤波和幂次变换降低图像噪声和光带灰度非正态分布对光带中心提取的影响,运用自适应阈值法确定光带的边界阈值,应用梯度重心法进行光带中心的亚像素提取。实验结果表明,基于梯度重心法的光带中心提取算法具有较高的提取精度,并且有良好的抗噪性和鲁棒性。应用了此方法的3维测量系统的精度也得到了显著提高。     

一种快速提取人脸中心点的方法

针对安防环境下监控系统的实时性要求,本文提出了一种基于肤色分割和人体特征相结合的快速人脸检测方法。首先利用肤色信息对彩色图像进行肤色区域的分割,然后根据人体的几何特征进行迭代寻优求取人脸的中心。实验结果证明,所求出的中心可以适用于要求。     

虚拟化数据中心全局能耗优化调度方法

虚拟化数据中心的制冷和供电设备能耗比重大且浪费严重,但当前虚拟化能耗优化的研究仅考虑IT设备能耗,针对该问题,通过对数据中心能耗逻辑的研究,提出一种虚拟化数据中心全局能耗优化调度方法。该方法通过感知数据中心负载和热分布状况,依据虚拟化调度规则生成动态调度策略,并对虚拟设备组的制冷供电设备进行同步调度,减少数据中心冗余制冷和设备空载损耗,以此最小化数据中心能耗。实验结果表明,该调度方法可节省制冷设备近26％的冗余制冷,并提升供电设备8％左右的供电效率,提高数据中心的能耗有效性,降低整体能耗。     

基于网格中心点的点在多边形内的高效判定

提出一种基于均匀网格的点在多边形内的高效判定算法.它首先建立均匀网格,并从左至右依次计算每个网格单元中心点的位置属性.每个单元中心点的位置属性直接依据其左侧邻接单元已知位置属性的中心点快速获得.在判定点的位置时,确定被测点所在单元,并依据该单元中心点的位置属性判定被测点的位置属性.由于预处理和判定时均利用邻近点的已知位置属性来确定未知点位置属性,可以很好地进行局部化的计算.因此,新方法比现有方法快很多,并且其预处理时间复杂度也由同类网格算法的O(N3/2)下降为O(N).同时,新方法可以统一处理含有自相交及重叠边的非流形多边形.实验结果表明,相比于其他基于均匀网格的方法,新方法可将预处理的速度提高几倍,将判断计算的速度提高十几到几十倍.其速度甚至优于具有该问题最低判定计算时间复杂度O(logN)的基于凸剖分的判定算法.     

一种基于属性集重心的多概念层数据采掘方法

文章在属性测度空间和有序分割类概念基础上,仿照力学上的重心概念,定义了属性集的重心及属性重心的高阶中心矩,将属性集重心和多概念层次生成相结合,提出了一种基于属性集重心的多概念层的数据采掘算法,特别是属性集重心概念的引入,极大地方便了人们对属性数据的采掘,提高了数据采掘结果的可信度,符合人们思维推理的习惯。并以年龄概念为例,表明了这种方法直观、切实可行。     

基于虚拟中心约减的非平衡分类方法

针对非平衡数据分类时学习器泛化性能较差的问题,本文提出一种基于虚拟中心约减的非平衡分类(Imbalanced classification based on virtual center reduction,IC_VCR)方法.该方法首先将非平衡的二分类样本中的多类数据集进行聚类,然后计算虚拟的聚类中心,通过虚拟中心有效地替代多类样本参与学习,将多类样本有效压缩,从而使得两类样本的规模趋于平衡,以提高非平衡数据分类的性能.实验结果表明,IC_VCR方法在非平衡数据集上可以有效提高泛化性能,并同时得到较高的学习效率.     

锥体重心自动测试系统设计

锥体重心是影响再入舱轨道控制精度的重要因素,通过对锥体重心测量原理与方法的研究与分析,给出了锥体重心自动测试系统硬件及软件设计方案;着重分析了锥体重心测量系统测量误差的来源、算法及系统整体测量不确定度的评定,从而可以提高锥体重心的测量准确度。     

基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法

针对当前多区域物流中心选址需建立配送中心个数不定、位置、覆盖范围不明的问题,本文提出了一种改进的k-means聚类算法,以城市经济引力模型为基础,将城市运输距离与居民消费能力的指标相结合,重新定义对象之间相似性度量的距离因子.并将密度思想引入k-means算法,提出类内差分均值的概念确定最优聚类数.实现分区后,分别在这些区域中利用重心法对配送中心进行最终的确定.最后实例分析了在西部地区37个城市创建物流配送中心的选址过程,并通过和传统的k-means聚类的选址结果对比,说明改进后的算法不仅可以节省配送时间,而且大大降低了运输成本,有很好的经济利用价值.     

测力平台系统输出压力中心参数的校正

目前使用的应变式测力平台,其检测的压力中心都是以力平台初始标定数据作为依据。由于生产测力平台的工艺及技术问题,随着测力平台使用时间增加、工作环境变化,传感器参数随之改变,很大程度影响了测力平台测量精度。针对这种情况,本研究通过对测力平台静态标定,建立了输出特性校正模型,利用最小二乘法求解该模型参数,并应用软件补偿实现对测力平台的校正。基于实验结果,讨论了最优模型结构参数,表明了此方法能够补偿测力平台的非线性,可在一定的温度和压力内实现测量准确度优于1 mm,使测力平台满足人体COP测量评定要求。