基于掌纹、人脸关联特征的身份识别算法

首先对掌纹、人脸图像进行融合;接着利用小波变换增强融合后图像;然后利用一种新的子空间分析方法--对角离散余弦变换和二维主元判别分析(Diagonal,Discrete Cosine Traasform and Two-Dimensional Principle Component Analysis,Dia-DCT+2DPCA)相结合的算法进行特征提取;最后运用最小距离分类器进行识别.实验结果表明,本文算法有效地提高了身份识别的正确识别率.     

非接触式掌纹识别技术中关键点的定位方法

在掌纹识别技术中,关键点的定位起到了至关重要的作用.为了提高用户的接受度,采用了非接触式的掌纹识别技术.针对关键点定位的准确性影响识别精度,提出基于非接触式掌纹图像的关键点定位方法,其中包括手指张开时和手指并拢时两种情况.首先通过预处理提取手形的外侧轮廓,然后采用基于角度和方向的跟踪方法来初定位手指指尖点和手指间的凹点...     

生物特征识别技术中的掌纹识别系统简介

掌纹识别作为生物特征识别技术中的一种新兴技术,目前正处于各种新方法的尝试阶段。掌纹识别系统的研究也处在不断的开发和被完善中。本文分别从掌纹的获取过程和掌纹图像的三种算法进行简单的研究,使读者对掌纹识别系统能有更加进一步的了解。     

核Fisher鉴别分析在掌纹识别中的应用

核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好的提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上,然后进行核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher(ZKFDA)方法解决小样本问题,最后用最小距离分类器进行掌纹匹配。通过PolyU掌纹图像库,实验结果表明,在不同的特征个数下,KFDA方法比二维Fisher准则(2DFLD)方法识别率高;零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA,并且计算量大大减少。在核函数选取上,取RBF核函数的识别性能最佳。     

基于Gabor小波和LLE的掌纹识别

为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法。通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进行分类。通过PolyU掌纹库进行验证,比较了预处理、不同ROI提取方法、LLE算法的参数对识别率的影响。实验表明,此方法相比于传统的线性降维算法以及单独的LLE算法在识别率上均有所提高。     

基于双Gabor方向韦伯局部描述子的掌纹识别

该文结合掌纹图像的纹理特点,对原始韦伯局部描述子(WLD)中的差分激励和梯度方向进行改进,提出双Gabor方向韦伯局部描述子(DGWLD),以提高掌纹识别率。在构建新的差分激励图时,通过加入邻域像素点与中心像素点间灰度差分的方向信息,扩大异类掌纹间的差异。同时,采用双Gabor方向代替原始的梯度方向,减小平移和旋转对识别的影响。此外,为了更好地衡量特征间的相似度,使用交叉匹配算法,进一步提升识别率。在PolyU, MSpalmprint和CASIA掌纹库上进行实验,识别率均达到100%。实验的结果表明,与其它局部描述子和已有改进的WLD方法相比,该文方法具有更高的识别率和更低的等错误率。     

基于小波神经网络的掌纹识别方法的研究

为提高掌纹图像识别率,首先利用手掌的几何轮廓对所采集到的掌纹图像进行预处理,进行分割得到感兴趣的区域.再利用小波变换对掌纹图像分别进行多层分解,进而提取小波特征.最后利用BP神经网络进行分类.通过仿真实验表明,与单一的神经网络方法进行掌纹识别相比,这种将小波分析与神经网络相结合的方法收敛步数少、用时短、具有较高的识别率.     

基于数字相关滤波器的掌纹识别

为了在频域内对相位谱建立模型,运用相关滤波器方法进行掌纹识别。首先运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用训练图像设计最小平均相关能量(MACE)滤波器,然后计算训练图像和测试图像的相关输出平面,根据峰与相关能量(PCE)比值指标进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明,与传统子空间方法相比,本文方法的识别性能最优,识别率为100%,特征提取和匹配总时间小于0.5 s,具有快速、有效和易于实现等优点。     

一种基于模糊推理的变步长自适应滤波算法

论文对现有的变步长自适应滤波算法进行了分析,并定性地给出了变步长自适应滤波算法中步长变化应满足的4条准则。根据这些准则,文章提出了一种新的基于模糊推理的变步长自适应滤波算法。理论分析和实验仿真结果都表明,新算法能够符合文中提出的变步长准则,很好地满足了收敛速度和收敛精度的要求。此外,还给出了该算法应用于回声消除中的结果。     

基于改进二维主成分分析的在线掌纹识别

掌纹识别是生物特征识别技术的新热点,论文提出使用二维主成分分析算法(2D PCA)提取掌纹图像的统计特征,实验表明其泛化能力优于传统主成分分析算法(PCA).在此基础上,论文提出且定义了改进的二维主成分分析,并证明它在保持训练样本图像总体散度的同时更有效的提取样本特征.改进的算法在得到99.72%高识别率的同时,大幅降低了原算法的特征维数、识别计算的复杂度,使系统的实用性进一步提高.     

基于不变矩的掌纹识别方法

特征提取是掌纹识别研究中最基本的问题之一,对于掌纹图像识别而言,提取有效的分类特征是完成掌纹识别任务的一个关键问题。掌纹特征提取的本质就是把原始的高维掌纹图像样本数据投影到一个更有利于掌纹分类的低维特征子空间中。利用不变矩,对掌纹图像进行特征提取,采用最近邻分类器进行掌纹识别,在公共掌纹数据库上的实验结果表明,该方法是可行的。     

基于双模态融合特征的模糊语音识别研究

针对模糊语音发音机理相近、听觉上容易混淆和容易被智能机器误识的问题,该文设计了一个双模态模糊语音数据库,并提取不同特征用于分类研究.数据库包括语音信号和发音器官运动信号两种模态,共计语音数据6300条,运动信号数据1 268条.提取声学特征与运动学特征,在特征层进行双模态的融合,通过核主成分分析降维来得到双模态融合特征...     

基于灰度曲面匹配的掌纹识别方法

针对掌纹纹理特点,提出一种基于灰度曲面匹配的掌纹识别方法。将掌纹灰度图像看作是三维空间下的灰度曲面,并将该曲面作为特征进行匹配,由于将整个图像作为特征,有难以被伪造的特点,抛弃了特征提取和编码等传统操作,提高了掌纹识别系统的安全性和识别速度。对100个手掌类的1 000幅掌纹图像数据库,进行了匹配实验。用Haar小波降低分辨率到3级的情况下,其正确识别率仍然能够达到98.45%。识别时间为23.5 ms。理论分析与实验结果表明,该方法识别准确率高,识别速度快。     

基于小波变换和部分最小二乘的掌纹识别

子空间法作为一种传统的识别方法,识别时基于整幅图像,复杂性比较高,而且没有考虑类别信息.为了降低计算复杂性和在提取数据特征的同时融入类别信息,研究了一种基于小波变换和部分最小二乘(PLS)的掌纹识别算法.在建议的识别方法中,首先通过小波三级分解提取低频子图像,对低频子图像应用PLS提取掌纹特征,然后将样本投影到提取的特征上作为特征向量进行分类识别.应用PolyU掌纹图像库进行实验分析,实验结果表明:与主元分析(PCA)、二维主元分析(2DPCA)和独立主元分析(ICA)相比,该方法的识别率得到了很大的提高,大大减小了误识率和拒识率,验证了该方法的有效性.     

基于log-Gabor与FT数据融合的掌纹识别算法

本文提出一种基于数据融合的掌纹识别算法。该算法首先利用log-Gabor小波提取掌纹纹理特征,同时用傅立叶变换(Fourier Transform,FT)提取掌纹频域统计特征,然后分别与库中模板进行匹配,最后对两种匹配结果进行数据融合,得到最终识别结果。该算法中的基于手掌中基准点的手掌定位方法,使得定位中的方向校正更为准确。实验结果达到较高的识别率,验证了该算法的有效性。     

基于随机非负独立元分析的掌纹识别

提出运用随机非负独立元分析（SN—ICA）的新方法进行掌纹识别。为了减少计算量,运用SN-ICA算法前,先采用主元分析（PCA）算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶非负统计特征由SN-ICA分离。首先用PCA和SN-ICA提取投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到低维特征向量,最后计算特征...     

基于多线性核主成分分析的掌纹识别

提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别.首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配.运用PolyU掌纹图像库...     

基于核局部Fisher判别分析的掌纹识别

运用核局部Fisher判别分析(KLFDA)进行掌纹识别。为了解决小样本图像识别中特征方程矩阵的奇异性问题,首先运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用KLF-DA提取低维的投影向量;然后将训练图像和待识别图像的核矩阵向投影向量上投影,得到非线性局部判别特征;最后计算特征向量间的余弦距离,进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库对算法进行测试,实验结果表明,与主元分析(PCA)、Fisher判别分析(FDA)、独立元分析(ICA)、核主元分析(KPCA)和局部Fisher判别分析(LFDA)相比,本文算法的识别率(RR)最高为99%,特征提取和匹配总时间0.031 s,满足实时系统的要求。     

CASCADED FUZZY SYSTEM AND ITS ROBUST ANALYSIS BASED ON SYLLOGISTIC FUZZY REASONING

Syllogistic fuzzy reasoning is introduced into fuzzy system, and the new Cascaded Fuzzy System(CFS) is presented. The thoroughly theoretical analysis and experimental results show that syllogistic fuzzy reasoning is more robust than all other implication inferences for noise data and that CFS has better robustness than conventional fuzzy systems, which provide the solid foundation for CFS‘s potential application in fuzzy control and modeling and so on.