基于深度优先搜索的快速指纹细化算法改进

对指纹图像的细化算法进行了较深入地研究,分析了两种常用细化算法--快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点.针对其中存在的迭代次数多、细化速度慢、图像局部细化不彻底等问题,提取了一种无回溯深度优先搜索的快速指纹细化算法.实验结果表明,该算法在保证对图像完全细化的同时,也具有较快的细化处理速度.     

基于邻域搜索的改进最大最小蚁群算法

针对蚁群算法求解旅行商问题时易陷入局部最优的问题,提出一个改进的混合最大最小蚁群算法,并应用于求解旅行商问题.上述算法设计了一种新的信息素更新模型,单个蚂蚁每走一步就进行信息素局部更新,在所有的蚂蚁搜索一周后,最优路径蚂蚁进行全局信息素更新.提出一种新的邻域搜索模型,将邻域大小设置为原来的一半,提高了计算的效率.在每个蚂蚁的一个周期循环后,使用邻域搜索算法优化最优解的路径长度.仿真结果表明,改进算法具有较高的求解精度和收敛速度.     

一种新的改进OPTA细化算法

深入研究改进的OPTA细化算法,针对已有算法中存在细化后毛刺较多的问题,提出了一个新的改进OPTA细化算法。该算法在原有细化算法的基础上,根据纹线角度和弯曲方向的不同采用不同的细化顺序,并修改了消除模板,改进了保留模板的去除情况。大量实验表明,该算法在继承原有算法优点的基础上显著地减少了细化后的毛刺,是一种较为理想的细化算法。     

一种新的指纹图像细化算法

在自动指纹识别系统中，指纹细化占有重要地位，本文讨论一种新的细化算法，将方向图引入指纹图像的细化，结合形态学细化算法，改进了传统细化算法不尽如人意的方向，取得了良好的细化效果。     

一种改进模板的OPTA细化算法

本文首先介绍了指纹识别系统中目前常用的两种OPTA细化算法,并针对这两种算法的不足,重新构建了细化模块,提出了一种新的细化算法.经过实验证明,该算法能够很好地满足细化要求,在保证指纹骨架处于纹线中心线的同时,不仅减少了毛刺的出现,使细化后的纹线更均匀,更清晰流畅,而且较大幅度地提高了细化速度,缩短了处理时间,从而节约了所需的内存空间.     

基于最大邻域点跟踪的静脉图像细化算法

针对二值静脉图像,提出了一种基于最大邻域点跟踪（MNPT）的细化算法．该方法首先估计出静脉纹路宽度,并根据该宽度值计算静脉纹路上像素点的邻域和,然后确定离散的起始搜索点,最后通过跟踪最大邻域点得到细化静脉图像．实验表明,该细化方法提取的静脉骨架位置准确、连通性好、纹路平滑,是一种有效的静脉图像细化方法．     

基于改进的OPTA的并串混合细化算法

现有的指纹细化算法存在着很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等。对OPTA（One-Pass Thin-ning Algorithm）算法和改进的OPTA算法进行了深入的分析和研究,指出了各自的优点和缺点。在此基础上提出了一种基于改进的OPTA的并串混合细化算法。该算法扩展了改进的OPTA算法的消除模板,舍弃保留模板,同时用缩小的消除模板来彻底细化。对以上算法进行了编程实验。实验结果表明,算法不仅保持了改进的OPTA算法的优点,也继承了OPTA算法的并行性,是一种较为理想的细化算法。     

一种有效的指纹图像分割和细化方法

对指纹图像的预处理作了综述，并且针对指纹图像的自身特点，提出了对其分割和细化的新方法，同时，运用该方法对指纹图像进行了实验，实验效果很好。     

基于改进邻域搜索策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.     

基于邻域搜索的混合遗传算法及其在对称TSP中的应用

基于邻域搜索的混合遗传算法是综合了遗传算法和邻域搜索算法各自优势的全局搜索算法。它既有遗传算法的全局搜索能力,又有高效的局部搜索能力。该算法较好地解决了两种不同算法结合所产生的矛盾。通过对对称TSP的实验表明,算法具有良好的全局寻优性能并得到很好的结果。     

改进的Gabor指纹图像增强算法

算法采用按方向计算的灰度曲率, 并将它归一化后用来作为衡量块内方向是否一致的标准, 并通过此参数和指纹图像的平均频率共同调节滤波窗口的大小. 实验结果表明, 该方法不仅可以很好的消除粘连和连接断线, 而且可以缓解因方向图求取不准确而对图像增强造成的不利影响, 同时还增加了滤波器本身的稳定性和适用性.     

基于个体邻域的改进NSGA-Ⅱ算法

带有精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）是在NSGA的基础之上，提出拥挤度和拥挤度比较算子，代替了需要指定共享半径的适应度共享策略，是解决多目标优化问题的经典算法之一。但是NSGA-II算法在保持种群多样性时采取的拥挤距离排挤机制有着pareto前沿分布不均匀的缺陷，因此，提出一种基于个体邻域的改进NSGA-II算法SN-NSGA2。SN-NSGA2将密度聚类算法DBSCAN中邻域的思想应用到排挤机制中去，提出一种个体邻域的构建方法，采用相应的淘汰策略去除个体邻域中的其他邻居个体。实验结果表明相对于NSGA-II算法来说，新算法求出的pareto解集有着更好的分布性以及良好的收敛性。     

基于分组评分的改进的Chord搜索算法

针对目前结构化搜索技术存在的缺陷,提出基于分组评分的改进的Chord搜索算法,其中包括节点重要性评分机制和分组机制。在Chord搜索算法的基础上,设计一套效率更高的搜索机制。通过实验比较该算法在搜索不同数目节点时的成功率、搜索效率及重要性评分对搜索结果的影响,证明该算法可以提高搜索效率。     

基于搜索空间信息的新型遗传算法

针对多模态函数优化问题，提出了一种遗传算法。用正交设计法对搜索空间进行探索，用差分法确定适应函数关于各变量的灵敏性，对灵敏性较高的几个变量，按其所在维度对搜索空间进行划分。用遗传算法分别对各子空间进行单次搜索，根据各子空间当前最优解的大小依概率对其应用遗传搜索。根据情况决定是否对各子空间递归调用该算法。仿真实验证明：在同等计算量的情况下，该算法相对于其他遗传算法能明显提高全局最优解的精度，并获取更多的局部最优解和其他有效信息。     

基于改进PCNN的指纹图像细化算法

针对基于模板脉冲耦合神经网络(PCNN)指纹图像细化算法细化时间长、纹线断裂、细化不彻底等问题,通过增加4个细化模板,重新构造方形模板及改变细化过程,提出一种基于改进PCNN的指纹图像细化算法。实验结果表明,该算法能够较好地满足细化要求,细化彻底、速度快且纹线光滑无毛刺,能够应用于其他二值图像。     

基于熵与邻域约束的模糊C均值改进算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法没有考虑样本不同属性的重要程度、邻域信息等问题,提出一种基于熵与邻域约束的FCM算法。首先通过计算样本各属性的熵值来为各属性赋予权重,结合属性权重改进距离度量函数;随后根据邻域样本与中心样本间的距离计算邻域隶属度权重,加权得到邻域隶属度,利用邻域隶属度约束目标函数,修正隶属度迭代过程,最终达到提升FCM聚类算法性能的目的。理论分析和在人造数据集、多个UCI数据集的试验结果表明,改进后的算法在聚类效果、鲁棒性上均优于传统FCM算法、PCM算法、KFCM算法、KPCM算法和DSFCM算法,表明了本文算法的有效性。     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹增强算法

研究并实现了基于Gabor滤波器的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,获得了较准确的方向图。并改进了纹线频率的提取方法,有效地避免了Gabor滤波后在脊线中留下伪纹线和小孔的问题。同时也对滤波算法进行了优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法工作稳定,效果良好,鲁棒性强,对低质量图像具有显著的增强效果。     

基于二值化指纹图像细节点提取的改进算法

深入研究了二值化指纹图像细节点提取算法,针对已有算法中存在伪细节点和遗漏细节点的问题,提出了一种改进的二值化指纹图像细节点提取算法。该算法在原有提取算法的基础上,采用了形式分割图段、结合纹线方向提取、合并图段等措施。大量实验表明,该算法显著地减少了伪细节点和遗漏细节点的出现,是一种较为理想的二值化指纹图像细节点提取算法。