基于SVM的多生物特征融合识别算法

针对单生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉和虹膜两种生物特征实现身份识别.基于尺度不变特征变换(SIFT)提取手背静脉的局部SIFT特征并对特征点进行匹配,利用特征匹配率作为手背静脉图像的相似度测度.通过Haar小波变换实现虹膜特征编码,利用加权汉明距对虹膜进行相似度测试.最后基于支持向量机(SVM)实现两种生物特征在匹配层的融合识别.利用CASIA虹膜数据库和TJU手背静脉数据库对算法性能进行测试,其等错率为0.02%,实验结果表明,该融合算法具有很高的识别性能,为生物特征识别研究提供了新思路.     

基于生物识别IC技术的应用展望

本文介绍了生物特征识别的概念、优势及发展,对虹膜识别技术概况及实现方式作了较为详细的阐述,通过引入相关的案例对其未来的应用进行了展望,同时给出了当前在建设领域从实用、方便、安全的角度出发的应用IC卡的基本原则和解决方案。     

多特征模糊推理的虹膜识别算法

为了更加完备地描述虹膜的纹理特征,利用虹膜图像灰度信息提取局部特征点、局部纹理方向和局部纹理的亮暗变化三种特征共同构成纹理的特征空间,克服了之前的多数虹膜识别算法提取单一特征易受干扰影响的局限性.然后,通过设计的模糊推理规则进行模式的分类,这种分段线性分类器的设计提高了算法线性分类的能力.分别在两个图库上进行了实验,识别率分别达到99.41%和99.67%,实验数据表明:结合多种特征能较好的反映虹膜的纹理变化特征,提高了虹膜识别的正确率,使算法具有非常优越的识别性能.     

一种新的虹膜识别算法研究

目的 为了提高虹膜识别的速度和可靠性。方法 根据虹膜识别的特征,提出了虹膜自动身份识别的一种新的算法和虹膜像几何畸变的校正方法。结果 用相关系数来测度图像的匹配结果,证实了该算法是有效的。结论 用本文的算法进行的大量抽样实验显示了主这种算法的正确性和可靠性。     

基于网络的生物信息资源分类与编码标准研究及应用

信息分类与编码是对一些常用的重要数据元素进行分类和代码化,这些数据元素决定着信息的自动化处理、检索和传输的质量与效率。美国新兴管理学的开创者莫里斯L·库克（Morris L．Cooker）说：“只有当我们学会了分类和编码,做好简化和标准化工作,才会出现真正的科学的管理。”要实现信息系统之间的数据交换与共享,必须首先实现各系统之间在信息分类与编码上的统一,没有标准化就没有信息化,信息分类编码标准是信息标准中的最基础的标准。     

基于分段移位的虹膜匹配算法

对于某些虹膜成像装置,同一个虹膜不同次成像的虹膜纹理可能会发生偏移,这种偏移有可能导致虹膜特征编码的偏移,从而直接影响虹膜的特征匹配结果.本文通过对归一化虹膜图像中导致虹膜纹理偏移的影响因素进行了分析,发现这种偏移是有规律的,并针对这种变化规律,提出了一种特征编码分段移位匹配的方法.实验结果表明,本文所提出的方法能够显著降低同一个虹膜不同次成像纹理偏移的特征匹配相异度.     

基于BioHashing和密钥绑定的双重可删除指纹模板方法

针对指纹识别中自身生物特征信息的安全保护问题,提出了一种基于BioHashing和密钥绑定的双重可删除指纹模板(DCFT)方法。DCFT方法首先通过BioHashing方法将提取出的原始指纹特征信息不可逆地转化成一串固定长的二进制序列,而后利用FuzzyCommitment绑定密钥,生成一个可删除的指纹模板。验证时利用存储模板和待验证指纹,采用纠错码解码恢复出密钥。采用该方法,即使数据库中存储的模板数据被盗取,甚至密钥被破解,入侵者也不能恢复出原始指纹特征信息;且通过更改BioHashing中的随机矩阵或绑定的密钥,就能改变数据库中的模板,使入侵者无法利用先前已泄露的数据通过验证,避免了因为指纹的不可更改性造成永久性安全威胁,从根本上保证了指纹信息的安全。最后,仿真测试说明了DCFT方法的有效性。     

基于模糊算法的配电网故障诊断研究

通过分析配电网的特点，针对电网故障的不确定性因素，采用模糊算法的专家系统进行故障诊断，先研究专家系统的主要结构，然后将数据库理论以及横糊理论进，行综合应用，对电网故障诊断问题进行充分的研究，将模糊识别技术与故障诊断专家系统结合起来，并最终设计并实现了基于模糊识别的电网故障诊断专家系统。     

基于区域灰度变化的虹膜识别

为了提高虹膜识别的效率和准确性,对虹膜识别进行了深入研究,提出了一种基于区域灰度变化的虹膜识别方法.图像预处理得到归一化的虹膜图像,根据虹膜纹理尺度的不同,采用椭圆形高斯滤波器对虹膜图像进行滤波,均匀选取采样点,计算每个采样点附近的区域灰度值,利用序数测度的方法对特征编码,最后通过两个虹膜编码之间的海明距来判断两者之间的差异程度,得到识别结果.本文算法选用Bath 大学虹膜库和CASIA 虹膜库进行了验证实验,等错率分别达到0.05%和0.69%.结果表明,该算法具有很好的准确性和识别速度.     

基于手背静脉虹膜和指纹融合身份识别算法

针对单模态生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉、虹膜和指纹三种生物特征实现身份识别.首先分别对手背静脉图像、虹膜图像和指纹图像进行独立的图像预处理,特征提取和特征匹配,输出各自的匹配分数.分析匹配分数归一化对识别性能的影响,采用Tarh归一化方法对三种生物特征的匹配分数进行归一化处理,最后利用加权求和法则实现匹配分数的融合,利用最小距离分类器实现身份识别.实验结果表明,融合识别算法的等错率为0.009%,当错误接受率接近0时,对应的错误拒绝率仅为0.2%.     

A New Fuzzy Adaptive Algorithm to Classify Imbalanced Data

Classification of imbalanced data is a well explored issue in the data mining and machine learning community where one class representation is overwhelmed by other classes. The Imbalanced distribution of data is a natural occurrence in real world datasets, so needed to be dealt with carefully to get important insights. In case of imbalance in data sets, traditional classifiers have to sacrifice their performances, therefore lead to misclassifications. This paper suggests a weighted nearest neighbor approach in a fuzzy manner to deal with this issue. We have adapted the ‘existing algorithm modification solution’ to learn from imbalanced datasets that classify data without manipulating the natural distribution of data unlike the other popular data balancing methods. The K nearest neighbor is a non-parametric classification method that is mostly used in machine learning problems. Fuzzy classification with the nearest neighbor clears the belonging of an instance to classes and optimal weights with improved nearest neighbor concept helping to correctly classify imbalanced data. The proposed hybrid approach takes care of imbalance nature of data and reduces the inaccuracies appear in applications of original and traditional classifiers. Results show that it performs well over the existing fuzzy nearest neighbor and weighted neighbor strategies for imbalanced learning.     

全通径射孔弹架专用粘结剂的研究

全通径射孔是石油射孔领域的一项新技术,由于目前使用的自燃弹架的强度不能完全满足现场作业和石油井下环境条件的要求,严重地影响了该项技术的推广应用.多次模拟试验表明,使用研制的专用粘结剂生产的全通径射孔弹架完全满足使用要求.     

模糊关系方程的解的模糊遗传寻优算法

在一般遗传算法ＧＡ的基础上，基于模糊集理论中的模糊关系方程的解的寻优问题提出了模糊遗传算法ＦＧＡ，它能有效地找出模糊关系方程的解的寻优问题的近似最优解。还给出了一个重要的定理：模糊模式定理。     

改性淀粉粘接剂在铸造中的应用

使用创新的干法复合反应工艺合成了改性淀粉粘接剂,讨论了各因素对改性淀粉及其粘接芯砂性能的影响。结果表明,以此方法对玉米淀粉进行羧甲基化处理,可获得合适取代度范围的CM S颗粒产品。该改性淀粉粘接剂黏度适中,比粘接强度大,且其粘接芯砂具有优良的综合性能,能代替部分合成树脂粘接剂,效果显著。     

Fuzzy关系广义分解的一种算法

给出了一种在[ρ(R) ]mn 步内寻找到一个n×ρ(R)阶Fuzzy矩阵A和一个ρ(R)×m阶Fuzzy矩阵B使R =A⊙B成立 (其中 ,⊙为两Fuzzy矩阵的max -min合成运算 ) ,从而计算出给定Fuzzy矩阵R的Schein秩 ρ(R) 的方法     

焊缝超声检测缺陷类型的模糊C均值聚类识别

提出了一种采用模糊C均值聚类的方法来识别焊缝超声检测缺陷类型的方法.以夹渣、气孔、未焊透、未熔合4种焊缝常见缺陷为对象,对25个实际焊缝样本进行识别计算,并与射线检测结果进行比对.结果表明:该方法正确识别率达88%,具有较好的识别效果.     

金属注射成形蜡基粘结剂的研究

本文研究了综合蜡基和油基粘结剂优点的改进型蜡基粘结剂体系 ,其组成为PP PW 植物油 SA 改性剂。改进型蜡基粘结剂分阶段热解 ,各组元间有较强的相互作用 ,相容性较好。该粘结剂和金属粉末具有较好的混合均匀性 ,改性剂的加入提高了粉末装载量。喂料是一种假塑性流体 ,非牛顿指数n较大 ,粘流活化能ΔEη 较低 ,具有良好的注射填充性。改进型蜡基粘结剂既可热脱脂 ,又可溶剂脱脂 ,溶剂脱脂速度快、维形能力好。     

一种改进的模糊神经网络控制器学习算法

提出了一种改进的模糊神经网络混合学习算法,运用遗传算法优化构成隶属函数的网络结构,运用最小二乘法进行解模糊,具有更高的学习精度和更快的收敛速度,解决了在多变量系统中采用模糊神经网络时学习收敛慢且易陷入局部极小点的问题。     

一种改进型自适应加权模糊均值滤波算法

针对原有的自适应加权模糊均值AWFM滤波器对局部噪声幅度估计不足的缺点。提出了一种新的改进型自适应加权模糊均值MAWFM滤波算法。该算法采用了一种新的模糊检测方法，可以同时检测各个像素点的正负向噪声幅度，从而能够建立一种新的自适应的模糊信号空间，以适应噪声在各个图像局部的变化。实验结果表明，MAWFM滤波器比以前的AWFM滤波器及传统的中值滤波器均有较优越的性能。     

基于模糊非线性回归算法的图像复原

为了利用多幅具有相似降质特性的退化图像信息恢复出原图像,提出了一种新的基于模糊参量非线性回归估计的图像盲复原算法。 该算法充分利用多幅图像具有的相似降质特征,首先给出一种非理想光照分布参数的模糊非线性回归估计方法,然后通过估计出的参数得到与原图同样大小的非理想光照分布图,最后通过观测图像与非理想光照分布图相消的方法,对退化图像进行复原。 实验结果表明,该算法运算快速,对边缘细节及平滑区域均有良好的修复能力,在修复效果上明显优于一般图像修复算法。