中兴ZXME多媒体消息系统

文章在介绍中兴ZXME多媒体消息系统组成和硬件结构的基础上，提出了中兴MMSC综合解决方案，包括非MMS终端解决方案和客户自服务系统。     

基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路.边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率.本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法.该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘.这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础.     

基于GMM-RBMCDA的实时监控多目标跟踪方法

为了有效提取视频监控场景中的前景目标信息并准确跟踪目标的状态,提出一种基于混合高斯模型和Rao-Blackwellized蒙特卡洛数据关联的视频多目标跟踪方法。该方法根据场景中像素点的特征信息,利用混合高斯模型进行建模,并对前景目标进行检测,使用Rao-Blackwellized蒙特卡洛数据关联算法来降低可能的目标交叉及杂波干扰带来的影响,通过设置目标存在和消失参数,实现了实时多目标跟踪。实验结果表明,该方法不仅能对场景中未知目标的个数进行有效估计,而且可以准确地跟踪目标的状态,取得了良好的实际效果。     

基于力场收敛特征的多姿态人耳识别*

提出了一种通过提取力场收敛特征进行多姿态人耳识别的新方法。首先把人耳图像转换为力场图像,通过计算力场的散度得到人耳收敛特征,然后使用零空间线性判别分析算法进一步提取特征并分类识别。实验结果表明,力场收敛特征比最初基于力场变换的势能阱特征更为稳定,而零空间线性判别分析方法也优于传统的主元分析降维方法,更好地解决了小样本问题,识别率得到进一步提高。该方法能够有效识别多姿态人耳图像。     

基于人耳生物特征的身份识别

人耳识别技术的研究与应用在个体生物特征识别范围属于一种新的尝试.本文首先讨论了人耳识别技术的可行性及其特点,介绍了基于二维灰度图像、3D深度图像和耳纹图像的人耳自动识别方法,并重点对静态人耳图像识别方法进行了总结.最后针对人耳识别技术中的一些关键性问题,如人耳特征信息的提取、人耳图像的遮挡与缺损处理、人耳识别方法以及人耳图像库的构建进行了探讨,提出一些解决问题的思路.     

基于局部二值模式与滤波器融合的人耳识别

人耳的丰富纹理信息为身份鉴别提供了重要解决途径。融合信号滤波变换与局部二值模式算子,构建了两种新型纹理描述算子,即局部Gabor二值模式算子与局部小波二值模式算子;提出了一套基于局部纹理特征描述算子的人耳识别方案。针对USTB人耳图像库三的测试实验表明,在选用Chi方相似性测度和局部Gabor二值模式算子时,1-NN分类器可获得98.14%的交叉验证识别率,且运行时间较少。     

基于二维和三维信息融合的人耳识别

针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善.