自适应模板大小的Gabor指纹增强方法

对一幅图像而言,现有的Gabor增强方法对各个分块使用的增强模板大小是定值,这可能会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。提出了自适应模板大小的Gabor指纹增强方法,使增强模板的大小与块内纹线方向的稳定程度成正相关。实验表明,相比固定模板大小的方法,该文方法具有更好的连接断线和去除粘连的能力,同时不会破坏纹线方向变化较大的分块的纹线信息。在FVC2004的3个指纹库上分别进行了实验,ROC曲线显示,将该文方法用于指纹增强能够提高系统的识别率。     

基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法

介绍了一种基于Gabor滤波器的指纹图像增强算法,该方法对传统的Gabor滤波器的参数和大小进行了优化。实验表明这种算法具有很好的处理效果。     

基于LGBP与Bloom滤波器的可撤销掌纹模板生成方法

为了实现对用户生物特征信息的有效保护,提高掌纹身份认证系统的安全性,提出一种掌纹可撤销模板生成方法。首先通过Gabor滤波器获得掌纹数据不同方向、不同尺度的幅值特征,对其提取局部均匀模式LBP特征,然后将二值化的特征直方图序列使用Bloom滤波器进行多对一映射,最后进行不可逆变换,得到可撤销掌纹模板。理论分析和实验结果表明,该方法不仅可以有效保护掌纹特征,而且在密钥丢失时,也具有较高的识别率。     

指纹图像质量评价方法

指纹图像质量的好坏对于自动指纹识别系统的性能有着重要的影响.根据指纹图像本身的纹理特征,提出一种新型的指纹图像质量评价方法.首先将指纹图像分成ω×ω的子块,对每一图块进行多通道Gabor滤波,用滤波结果的均值和标准差进行图像的有效面积和纹理质量的分析;再检测图像的奇异点的位置;最后综合以上几个参数,给出图像的最终评价结果.实验结果表明:该算法能有效地判断指纹图像的质量,有助于提高自动指纹识别系统的整体性能.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤。其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配。提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法。阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用。对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试。实践表明,该方法是有效的、实用的。     

基于信息融合的指纹细节特征提取

为了准确提取指纹特征信息,提出一种基于Gabor滤波器和小波分析相结合的指纹特征信息提取方法.该方法分别利用Gabor滤波器和小波分析对原始指纹图像进行预处理,并提取特征点,取两种不同方法提取的特征点集的交集作为真实特征点,以此减少甚至消除伪特征点.实验结果表明了本方法能正确提取指纹特征信息.     

图书馆指纹管理系统中的图像增强算法研究

简单介绍了图书馆指纹管理系统,针对部分读者指纹图像不清晰的问题,采用了图像增强的算法,详细介绍了Gabor滤波器的图像增强算法。实验结果表明,此算法能较好地去除指纹图像中的噪声,达到增强的效果。     

模板更新的指纹密码联合系统

介绍了一种密码和指纹结合的系统,它采用密码作为指纹库的索引,索引到密码对应的特征模板,再和输入指纹进行验证,能克服密码容易被伪造和单独使用指纹验证耗时长的缺点;同时系统的指纹特征模板能自动更新,以反映使用者指纹的变化并完善原注册的特征模板,实验结果表明该系统具有较好的安全性,同时速度快、准确率高。     

基于自适应投影的指纹模板生成算法

针对现有指纹模板生成算法存在的准确性较低、安全性较差的问题,提出一种基于自适应投影的指纹模板生成算法。该算法将有效细节点对之间的距离垂直投影到自适应圆上,并对投影后的向量进行量化得到比特串。此外,为增强数据的安全性及隐私性,采用异或和随机索引置乱变换对比特串进行处理,最终生成指纹模板。在数据库FVC2002 DB1和DB2中的实验结果表明,该算法相较于对比算法,具有较高的准确性和安全性。     

基于Gabor滤波的指纹增强算法

介绍了一种改进的Gabor滤波的指纹图像增强算法。提出一种新的指纹图像分割算法，并对指纹核心区域进行多方向滤波合成。实验证明，该套增强算法运行稳定，效果好，鲁棒性强。     

指纹图像增强算法研究

本文根据笔者近年来的研究试验结果，指出了传统指纹图像增强算法的不足，以两种典型滤波算法为主，对近年来流行的基于方向场估计的滤波增强算法进行了分析和评价，并针对这两种算法的不足之处提出了一种新的算法思想。     

基于直线曲线混合Gabor滤波器的指纹增强算法

指纹图像增强对提高自动指纹识别系统的准确性具有重要意义。针对直线Gabor滤波器在纹线弯曲程度高的区域增强效果较差和曲线Gabor滤波器增强计算复杂度较高的问题,提出了一种基于直线曲线混合Gabor滤波器的指纹增强算法。其主要过程为:基于方向场一致性特征将指纹图像划分为弯曲区域和平缓区域;对弯曲区域和平缓区域,分别采用曲线Gabor滤波器和直线Gabor滤波器进行增强。在FVC2002上的实验结果表明,该方法在取得与曲线Gabor滤波器近似增强效果的同时,增强速度提高至其1.404倍。     

一种改进的人体头部精确定位方法

自动、准确和快速检测人体头部是当今计算机视觉研究中的一项关键任务。本文提出一种基于背景差分和改进组合模板的人体头部精确定位方法。利用背景差分法得到人体的大概轮廓,然后利用人体头部与躯干相对关系初步确定人体的头部位置,再运用模糊组合模板法得到头部的精确定位。实验结果表明:该方法能有效地提高人体头部定位算法的速度与精确度。     

基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测

针对绝缘子自爆缺陷位置检测问题,提出了一种基于Mask RCNN的绝缘子自爆缺陷检测的方法。通过构造基于Mask RCNN的绝缘子串分割模型,在获取的掩模图像中引入最小外接矩形提取绝缘子串图像,从而搭建基于Mask RCNN的自爆缺陷检测模型,检测绝缘子串中的自爆位置。结合两个模型,将绝缘子串位置及其自爆缺陷位置映射到...     

基于掩码匹配的校园网出口流量抽样测量研究

针对校园网出口流量抽样测量问题，给出了测量点的选择及测量环境的设计方案,实施了特定掩码与IP报文标识字段进行匹配的抽样测量。提出了从抽样后的报文中估计一定时间刻度原始流量的大小、估计原始报文长度与协议分布的方法。通过对防火墙流量信息的观测和对校园网流量信息的分析表明，抽样测量结果与实际情况相符。     

基于Mask R-CNN的动态物体剔除方法在RGB-D视觉SLAM中的应用

运行的场景中没有运动物体是大多数SLAM算法的前提,这个假设过于理想化,导致大多数视觉SLAM算法在动态环境下无法使用,因此也就限制了其在服务型机器人和自动驾驶等中的应用。提出了一种动态物体检测及剔除方法并将其整合到ORB-SLAM2[1]算法中,提升了其在动态场景中使用RGB-D摄像头时的稳定性。基于Mask R0CNN获得动态物体的检测和移除能力从而剔除从动态物体上提取到的ORB特征。在公共的RGB-D数据集上评估了加入动态物体剔除方法后的ORB-SLAM2系统,对比了在动态场景下和原系统的差异。改造后的系统在动态场景下的定位和建图精度提升较为明显。     

基于本体分割的本体映射算法

映射效率对于Web服务发现和组合、智能空间上下文感知等领域的动态映射至关重要。现有方法对相似度计算方法加以简化来提升效率,但当候选匹配实体对的数目随本体的规模增大而急剧增加时,就无法有效地处理。文中提出一种基于本体分割的高效本体映射算法。通过自下而上的聚类,将本体划分为一组大小合适的本体块。然后基于向量空间算法进行块映射,并从块映射结果中选取实体映射的候选匹配对,从而削减其数量,达到减少时间复杂度的目的。实验表明,文中方法显著提升运行时本体映射的效率,比Falcon-AO本体映射方法快6倍。     

基于数字图像三角形剖分的信息伪装算法

提出按像素的灰度值作图像区域非均匀剖分的思想,并利用这种思想实现了一种信息伪装算法.视像素的灰度值为拟合数据,用最小二乘法作数据拟合,得到数字图像的自适应非均匀剖分算法,并以图像的非均匀三角剖分为例给出了详细剖分过程.将保密图像的三角剖分信息用四进制数记录,并对公开的数字图像作相同的剖分,将剖分信息及保密图像的灰度信息隐藏于公开的图像中,利用三角形剖分下图像的重构,即得到一种图像信息伪装新算法,其突出优点在于极大地降低了编码和解码的时间.通过不同类型图例的实验,表明带隐藏数据的伪装图像不易被察觉带有隐藏信息, 并且重构图像的质量较好,是一种可行的信息伪装新算法.     

基于分区内核的安全嵌入式系统

基于单一安全内核构建的嵌入式安全体系实时性差、复杂度高,难以对其进行全面的安全性评估,无法杜绝系统漏洞的出现。针对基于分区内核的安全嵌入式体系进行研究,提出一种分区内核的形式化定义,根据该形式化定义对分区内核的隔离安全性进行证明。为解决分区内核中分区间通信存在的信息流控制问题,提出一种兼顾通信效率和安全性的模型。