量子遗传算法在指纹图像分割中的应用

提出了一种基于量子遗传算法(QGA)的指纹图像分割改进方法.这种方法利用量子遗传算法种群多样性好,收敛速度快的特点,将基于量子遗传算法的阈值分割方法与方向图法相结合对指纹图像进行分割.实验结果表明,QGA在指纹图像阈值分割中的速度和精度优于改进的自适应遗传算法和其它一些传统算法,是一种有效的图像分割方法.     

遗传算法在指纹图像阈值分割中的应用

针对当前指纹图像分割存在的问题,提出了采用遗传算法进行指纹图像阈值分割的方法。给出了采用染色体编码的方法,并利用赌轮法产生初始化种群,通过选择算子、交叉算子和变异算子的方法实现分割。最后采用FVC2004的数据库进行了实验,表明利用遗传算法所得到的阈值进行分割较传统方法有较大改进。     

一种新的指纹图像分割方法

为了准确可靠地将指纹图像从背景区域中分割出来,提出了一种新的指纹图像分割方法,即利用灰度值频数和纹线12方向图判断是否有指纹脊线和谷线的存在,从而判断指纹图像小块是否为指纹前景区。实验结果表明,该方法适用于由于采集原因造成的指纹脊线和谷线灰度值相差较大或不大的指纹图像的分割,分割结果只求出指纹图像的边界而不改变指纹图。     

PCNN在指纹图像分割中的应用

提出了采用新型的有生物学依据的人工神经网络-脉冲耦合神经网络（PCNN桺ulse Coupled Neural Network）来实现指纹图像分割的方法,选取低灰度值背景、高灰度值背景指纹图像以及带阴影的指纹图像进行分割实验,有效的实现了指纹图像有效区和背景区的分离,并与传统的标准差阈值跟踪法进行了比较,试验表明这种方法具有更好的效果。     

改进的低质量指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是图像增强、细化和特征提取的重要前提。在分析传统方法局限性的基础上,从指纹图像的灰度分布规律出发,提出了基于点方向图和灰度均衡的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于已有的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,具有很强的噪声抑制能力。     

一种新的残留指纹图像分割方法

指纹图像分割主要是去除非脊线区域、不可恢复的脊线区域和残留脊线区域,提高特征提取的准确率和减少图像处理的时间。一般说来,残留脊线具有清晰的脊线结构,单单采用基于指纹图像的特征参数很难将其有效分割。本文提出了两级分割的方法,首先通过面积参数去除分离的残留脊线区域;然后在二级分割中利用形状参数将粘连的残留脊线区域分割掉。实验结果表明,基于本文方法的细节点检测的准确率更高。     

Gabor滤波器在指纹图像分割中的应用

为了有效地进行指纹图像的分割。在分析了Gabor滤波器虚部特征的基础上，在指纹图像的分割中引入了Gabor滤波器虚部的滤波结果作为新的指纹图像特征，并通过加权平均的分割策略；获得了较好的实验结果。同时，为了提高分割速度，还改进了特定条件下的Gabor滤波算法，从而有效地降低了算法的时间复杂度。     

指纹图像分割方法的研究

本文在研究和分析方差法和方向图法的基础上,提出了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,即采用最大类间方差与图像分块处理相结合的方法来分割指纹图像。实验结果表明,该方法无论是对高对比度的指纹图像还是对低对比度的指纹图像均有良好的分割效果;相对于传统的指纹图像分割方法,本文的方法不仅具有无需根据经验来选择阈值的优点,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。     

离散傅里叶变换在指纹图像分割中的应用

指纹图像分割是指纹图像预处理过程的重点之一,是实现后续处理的前题。通过对图像进行快速傅里叶变换,从频域角度对指纹图像纹理的研究,提出一套基于二维DFT的指纹分割算法。这种算法一定程度上克服了传统方法对指纹纹理信息利用不足的局限性,可以获得良好的分割效果。实验结果表明：算法对于剔除背景噪声和指纹图像中模糊区域有效,分割效果非常理想。     

D-S证据理论在指纹图像分割中的应用研究

有效的指纹分割能够提高特征提取精度和减少后续处理时间,针对这种情况,提出一种基于D-S证据理论的指纹图像分割算法。该算法首先用改进的灰度方差和均值进行初级分割,然后进行平滑;其次使用方向性和对比度两个信息分别作为两个分类器的特征,并利用模糊规则对各分类器的基本概率分配判断,最后利用D-S证据理论的合成法则将两个分类器的结果进行融合判决,实验结果验证了算法的有效性。     

一种改进的指纹图像分割算法

指纹图像分割是指纹识别技术中的重要步骤之一。本文在分析了已有分割算法存在的不足的基础上,提出了一种改进的指纹图像分割算法,该算法引入像素聚类的概念,将灰度特性和像素聚类相结合,形成以灰度特性为主、像素聚类为辅的分割算法,该算法克服了前面算法由单一阈值分割的缺陷。实验表明对于背景条件较复杂的指纹图像,本算法也能很准确地实现指纹图像的分割,具有较好的鲁棒性。     

一种改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率,引进了父子竞争机制,采取一多点交叉操作技术,提出了一种改进的自适应遗传算法,并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA, EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA, AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA,MAGA)进行比较评估,验证了该方法的合理性和可靠性.     

一种改进的自适应遗传算法

遗传算法作为一种模仿生物自然进化过程的随机优化算法,对求解一般的全局最优问题具有较好的鲁棒性,而对于解决较复杂的优化问题则存在早熟及稳定性差的缺点。传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性。该文提出了一种改进的自适应遗传算法,对交叉率和变异率进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整。实验结果表明,相比传统的自适应遗传算法,新算法具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性。     

一种改进的自适应遗传算法

为了提高遗传算法的搜索效率，引进了父子竞争机制，采取一多点交叉操作技术，提出了一种改进的自适应遗传算法，并通过一个多元多峰数学函数对最佳个体保留遗传算法(Elitist-Reserved GA，EGA)、自适应遗传算法(Adaptive GA，AGA)以及文中提出的改进算法(Multi-point Crossover Adaptive GA，MAGA)进行比较评估，验证了该方法的合理性和可靠性。     

一种改进的实数自适应遗传算法

研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题．针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、易早熟收敛等现象．讨论了遗传算法的参数调节问题．提出一种自适应交叉概率和变异概率,既考虑了进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度的作用,给出一种改进的实数自适应遗传算法．最后利用3个测试函数对算法进行验证,在函数的最终值、平均运行代数、收敛概率几方面都取得了较好的结果．     

结合改进遗传算法与局部阈值法的指纹图像分割

在改进型遗传算法和局部阈值法的图像分割技术基础上,提出一个相互融合的方法。与融合前的2种算法相比,改善了由于图像边界分割不完全和局部模糊不清造成无法分割的问题。实验结果表明:这种融合的方法比单独使用1种方法分割效果更好。     

改进型自适应遗传算法在VRPTW中的应用

在以往方法研究的基础上,分析遗传算法中不同的遗传算子及其主要运行参数变异概率和交叉概率对求解问题的影响,对传统的遗传算法进行改进,提出改进型自适应遗传算法。实验结果表明,经过改进的遗传算法能够比较有效地避免算法的"早熟"收敛,能够以更大的概率获得问题的最优解,求解质量更为优良,提高算法的性能。     

改进型自适应遗传算法在VRPTW中的应用

在以往方法研究的基础上．分析遗传算法中不同的遗传算子及其主要运行参数变异概率和交叉概率对求解问题的影响,对传统的遗传算法进行改进,提出改进型自适应遗传算法。实验结果表明,经过改进的遗传算法能够比较有效地避免算法的“早熟”收敛,能够以更大的概率获得问题的最优解,求解质量更为优良,提高算法的性能。     

一种自适应块大小的指纹图像分割算法

指纹图像分割是影响指纹识别系统性能的关键步骤之一。为此,研究指纹图像频谱图和传统的基于块的指纹图像分割方法,由频谱图上能量分布情况得到平均指纹纹线距离,结合生物统计学原理把指纹图像分成互不重叠的矩形块,块大小根据平均指纹纹线距离在算法执行过程中自动确定。实验结果表明,该算法对不同分辨率及不同质量指纹图像的适应性都高于传统算法。     

基于改进遗传算法的图像分割方法

提出一种应用于图像分割的改进遗传算法,算法中引入了优生算子、改进的变异算子和新个体,避免了局部早熟,提高了收敛速度和全局收敛能力。