基于改进的GPL主曲线算法的指纹特征分析与提取

在对GPL(Generalized Polygonal Line)主曲线算法和指纹数据特点分析的基础上,针对指纹数据本身的特点,改进原来的GPL主曲线算法以得到更好的指纹骨架,并实现基于主曲线的指纹特征提取.实验结果表明,改进的GPL主曲线算法在指纹骨架提取的效率和效果上比原算法都有明显提高.基于主曲线的指纹特征提取相对于其它一些传统方法也有着更高的准确率,具有一定的应用价值.     

基于主曲线的指纹细节特征提取方法

要提高指纹识别的识别率,关键是指纹特征的提取。主曲线是主成份分析的非线性推广,它是通过数据分布“中间’’并满足“自相合”的光滑曲线,较好地反映了数据分布的结构特征。本文尝试使用主曲线这种新的方法来提取指纹的细节特征。实验结果表明利用主曲线来提取指纹的结构特征是可行的,它为指纹特征提取的研究提供了一条新途径。     

利用改进的主图形算法提取指纹骨架

在传统的指纹识别系统中,一般使用指纹细化图对指纹信息进行描述。尝试使用主曲线代替指纹细化图,并对主曲线的主图形算法进行了较大改进,使其能够得到更好的指纹骨架。实验结果表明,主曲线骨架比细化图有着光滑性强、准确性高、抗噪音和信息量大的优点;而改进的主图形算法在指纹骨架提取的效率和效果上比原算法也都有一定提高。     

改进的软K段主曲线算法及其在指纹骨架提取中的应用

主曲线是一种基于非线性变换的特征提取方法,它是通过数 据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线,能较好抽取出数据的结构特征。针对软K段 主曲线算法提取的指纹图像的骨架结构光滑度较差,而且提取的指纹图像骨架经常出现小圈 和短枝的现象,本文在对软K段主曲线算法和指纹图像数据特点分析的基础上,引入了一个 新的评判函数,并提出了改进的软K段主曲线算法,将该算法应用在提取指纹图像骨架上。 实验结果表明,改进的软K段主曲线算法在提取指纹图像骨架的效果和准确率上比原算法都 有明显提高。     

指纹识别中的特征点提取算法

指纹特征的提取在指纹自动识别系统中足一个必不可少的重要环节.根据指纹的固有规律,提出了一套较完整的指纹图像特征提取和伪特征去除算法,指纹特征提取是从细化后的指纹图像中得到的细节特征点(即端点和分叉点),其中含有大量的伪特征,根据伪特征点的结构,在特征提取之后对伪特征点进行去除,主要对毛刺和短脊进行去除.实验结果表明,该算法大大提高了指纹识别时的精度,并具有较强的抗干扰性.通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了较好的效果.     

基于宏观曲率的指纹特征提取和分类

特征提取是在自动指纹识别系统中重要的一步。为了有效地利用大量的指纹弯曲信息对指纹进行描述，提出了一种新算法。该算法通过综合邻近几条指纹脊线的信息，求出了一种能反映指纹宏观弯曲规律，并对单条指纹曲线的不规则不敏感的特征。随后提出了一种基于这些特征的指纹分类方法，实验结果表明，该算法提取出的特征清楚的描述了 纹脊线的弯曲规律，同时对噪声不敏感，可作为指纹识别的辅助特征。新的分类方法可以减少指纹匹配的搜索空间。     

指纹图像预处理与特征提取

指纹图像预处理与特征提取是指纹识别的前提。提出一套基于方向滤波与模糊数学方法的指纹图像预处理算法，并给出了指纹特征提取及其后处理算法。指纹图像预处理首先求出指纹的方向场，然后根据方向场进行滤波，最后用模糊数学方法得到二值化图像。指纹特征提取则先从细化指纹图中得到特征点，并依据伪特征点的脊线与角度特征剔除伪特征点。     

自动指纹识别系统的研究与实现

对指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配的算法进行了研究.在指纹图像预处理中,首先选取了一种简单的分割算法,即在获取指纹频率场和方向图前就可以完成,从而能够尽早获得有效区域;在脊线频率和方向图的基础上,实现了一种基于脊线方向分析的二值化算法;实现了利用数学形态学对二值化后的图像进行细化处理,构成了一个比较完整的预处理过程.在指纹图像特征提取和匹配中,每个指纹特征点的信息都以向量进行表示,向量构成了指纹的所有信息;为了提高指纹旋转后的匹配率,改进了指纹的特征提取和匹配的算法.最后,对研究的所有算法进行了测试,结果表明,利用这些算法能够很好的实现各自的功能,完成了预期的目标.     

基于中心扫描的指纹识别算法

中心扫描细化算法是一种基于方向的细化算法,具有较快的速度;在细化后的指纹图像中,其特征点往往成为断点,提出了一种基于细化后形成的断点和纹线方向的特征提取算法,运用中心扫描细化算法成功提取细节特征的基础上,运用极坐标转换、图像的旋转和可变界限盒原理,完成了指纹特征匹配算法;证实了基于中心扫描的指纹特征提取算法的可行性,并取得了很好的效果。     

指纹特征规模研究

自动指纹识别系统是通过对指纹的特征(节点)进行匹配对比来实现识别认证的,识别的效果主要取决于指纹输入设备、特征提取和匹配算法.为了研究指纹输入设备和特征提取算法对识别精度的影响,在已知指纹特征位置分布的情况下,建立了指纹特征匹配的数学模型,通过计算两枚指纹匹配的概率,引入了指纹特征规模的概念,它是对指纹输入设备和特征提取算法的一个综合评价.最终得到结论:若节点匹配的数目不变,可以通过降低指纹的特征规模,来提高识别精度;若系统的特征规模不变,可以通过增加节点匹配的数目,来提高系统识别精度.     

科技文献元数据自动抽取研究述评

首先从元数据的属性和元数据的粒度两个角度对科技文献元数据进行了分析,在此基础上,从科技文献元数据自动抽取的理论研究和应用实践研究两个方面对国内外科技文献元数据自动抽取研究成果进行分析和综合,最后指出了现有研究的特点和存在的不足.     

面向知识图谱的信息抽取技术综述

互联网时代, 数据呈爆发式的增长, 怎样从这些数据中抽取出有用的信息, 已是人工智能研究中的一个核心问题. 知识图谱作为解决这一问题的重要方法, 已成为人工智能技术发展的核心推动力. 信息抽取是知识图谱构建过程中的首要环节, 它实现了从海量的数据中抽取出结构化实体以及实体之间的关系. 本文探讨知识图谱中信息抽取的发展趋势, 对实体抽取、关系抽取和事件抽取及其关键技术进行了综述, 分析和讨论了当前存在的问题、挑战以及未来发展的方向.     

Web数据抽取技术研究初探

该文给出了数据抽取过程中需要的基本定义,描述了数据抽取所基于的页面生成模型。同时给出了EXALG+这种数据抽取方法的基本流程,并给出了这种方法的抽取流程图。     

事件抽取综述

将用户感兴趣的事件从非结构化信息中提取出来,然后以结构化的方式展示给用户,这就是事件抽取。事件抽取在信息收集、信息检索、文档合成、信息问答等方面有着广泛应用。从全局出发,事件抽取算法可以分为基于模式匹配的算法、触发词法、基于本体的算法以及前沿联合模型方法这四类。在研究过程中根据相关需求可使用不同评价方法和数据集,而不同的事件表示方法也与事件抽取研究有一定联系;以任务类型区分,元事件抽取和主题事件抽取是事件抽取的两大基本任务。其中,元事件抽取有基于模式匹配、基于机器学习和基于神经网络这三种方式,而主题事件抽取有基于事件框架和基于本体两种方式。事件抽取研究在中英等单语言上均已取得了优秀成果,而跨语言事件抽取依然面临着许多问题。最后,总结了事件抽取的相关工作并提出未来研究方向,以期为后续研究提供参考。     

基于图像的异常步态二次特征提取算法仿真

针对传统特征提取算法容易忽略对数据的降维处理,未能较好的提取出图像异常步态特征,导致提取准确率不高的问题,提出一种基于图像的异常步态二次特征提取算法。根据不同姿态下足底的压力变化数值,完成异常步态图像的一次特征提取;根据一次特征提取后正常步态定义的特征变量数据,构建目标个体行走轮廓的步态能量图,同时结合KPCA核方法,对一次特征提取后的步态轮廓数据进行降维处理,完成异常步态的二次特征提取。仿真结果表明,在正常步态下和异常步态下,所提算法都能够有效地提取出图像的异常步态,具有较高的特征提取准确率,表明所提算法具有较强的实用性。     

A robust web personal name information extraction system

Personal information extraction, which extracts the persons in question and their related information (such as biographical information and occupation) from web, is an important component to construct social network (a kind of semantic web). For this practical task, two important issues are to be discussed: personal named entity ambiguity and the extraction of personal information for a specific person. For personal named entity ambiguity, which is a common phenomenon in the fast growing web resource, we propose a robust system which extracts lightweight features with a totally unsupervised approach from broad resources. The experiments show that these lightweight features not only improve the performances, but also increase the robustness of a disambiguation system. To extract the information of the focus person, an integrated system is introduced, which is able to effectively re-use and combine current well-developed tools for web data, and at the same time, to identify the expression properties of web data. We show that our flexible extraction system achieves state-of-the-art performances, especially the high precision, which is very important for real applications.     

A Linguistic Approach to Extracting Acronym Expansions from Text

We propose a linguistically aided approach for the extraction of acronyms from text, with implications at the discourse, lexicon, morphologic and phonologic levels. A system implemented using this approach achieves excellent performance ($f=95.22$%) on a limited corpus. Our work indicates the adequacy of linguistic methods for acronym discovery.     

Web行情数据的抽取研究

根据“行情数据常表现为最大的表格区域”等规律，提出了先识别最大表格再自动抽取行情数据的抽取算法，该算法无需用户定义目标区域即可自动抽取并存储数据。     

Web行情数据的抽取研究

根据“行情数据常表现为最大的表格区域“等规律,提出了先识别最大表格再自动抽取行情数据的抽取算法,该算法无需用户定义目标区域即可自动抽取并存储数据.     

面向新冠新闻的三阶段篇章级事件抽取方法

事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点。在新冠肺炎疫情常态化下,利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息。然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集,且因部分事件的复杂性,论元不只存在于一句话中,需要多个句子才能完整描述一个事件。因此,首先构建新冠肺炎新闻数据集,接着提出一种三阶段的管道方法实现从篇章中抽取新冠肺炎事件。该方法对数据集进行事件类型分类;进行事件句的抽取;实现篇章级论元抽取。实验结果表明提出的方法能够减少事件分类时间,抽取两个事件句的条件下,对数据通报类论元识别效果最好,准确率、召回率和F1值达到75.0%、73.0%,和74.0%,证明方法能有效抽取新冠肺炎相关篇章级事件。