Novel image fusion scheme based on dependency measure for robust multispectral palmprint recognition

Multispectral palmprint is considered as an effective biometric modality to accurately recognize a subject with high confidence. This paper presents a novel multispectral palmprint recognition system consisting of three functional blocks namely: (1) novel technique to extract Region of Interest (ROI) from the hand images acquired using a contact less sensor (2) novel image fusion scheme based on dependency measure (3) new scheme for feature extraction and classification. The proposed ROI extraction scheme is based on locating the valley regions between fingers irrespective of the hand pose. We then propose a novel image fusion scheme that combines information from different spectral bands using a Wavelet transform from various sub-bands. We then perform the statistical dependency analysis between these sub-bands to perform fusion either by selection or by weighted fusion. To effectively process the information from the fused image, we perform feature extraction using Log-Gabor transform whose feature dimension is reduced using Kernel Discriminant Analysis (KDA) before performing the classification by employing a Sparse Representation Classifier (SRC). Extensive experiments are carried out on a CASIA multispectral palmprint database that shows the strong superiority of our proposed fusion scheme when benchmarked with contemporary state-of-the-art image fusion schemes.     

关于高氮尿素磷肥工艺的试验研究

介绍一种用尿素生产高氮磷肥的新工艺 ,分析该工艺的技术参数和影响因素。新工艺克服了过磷酸钙和尿素直接相混时会释放出结晶水的局限性 ,所得产品不仅可以作为复肥生产的原料 ,而且可以直接喷浆造粒生产NP复肥 ,因而具有良好的实用性     

基于多特征融合和SVM分类器的植物病虫害检测方法

针对农业领域植物病虫害检测问题,提出一种基于高清视频图像融合特征的支持向量机(SVM)的检测方法,实现农业生产中植物病虫害的快速检测。对每幅植物叶片图像的颜色、HSV、纹理和方向梯度直方图四种特征采用基于特征包的多特征融合方法,形成特征向量,并利用SVM分类器进行训练分类。对单特征与融合特征的SVM分类器性能进行试验比较,所提出的方法具有较高的准确率。     

基于特征融合的核量化图像分类方法

局部特征和全局特征是图像的两种重要的特征描述,在图像分类时起着至关重要的作用。据此提出一种通过融合全局与局部特征核量化图像分类方法。首先,分析全局特征及局部特征各自优缺点,并对图像进行特征提取;其次,通过核方法将特征映射到适当的高维空间中,来进行码书的获取与量化,并进行特征的融合以更好地对图像进行描述;最后,采用基于直方图交叉核的支持向量机对获取的量化特征进行分类。通过实验证明了所提出的方法的可行性。     

基于颜色矩的图像检索算法研究

为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。     

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。     

当代艺术设计中“中国元素”表达与融合问题的研究

在当代中西方艺术设计领域中,＂中国元素＂已经作为了一种相当普遍的现象和形式出现在了众多艺术作品和设计之中,并且展现了其独特的文化特色和历史底蕴,为当代设计艺术的发展及其推陈出新提供了丰富的创作素材和灵感。本文首先解析了＂中国元素＂的内涵,接着就当代艺术设计中所体现出来的＂中国元素＂的特征进行了分析,并剖析了其与中国传统文化艺术的渊源关系,最后论述和研究了当代艺术设计与＂中国元素＂的表达和融合的机制。     

Image Mosaic Techniques OptimizationUsing Wavelet

This essay concentrates on two key procedures of image mosaic--image registration and imagefusion.Becauseof the character of geometric transformation invariance of edge points, wecalculate the angle difference of the direction vector ofedge points in different images anddraw an angle difference histogramto adjust the rotationproblem. Through this way, algorithm based on gray information is expandedandcan be used in images withdisplacementand rotation. Inthe term of image fusion, wavelet multi-scale analysis is used to fuse spliced images. In order to choose the best method of imagefusion,weevaluate the results of different methods of image fusion by cross entropy.     

一种权重融合模型的物联网频谱分配方案及其免疫实现

采用认知无线电技术, 设计了一种空闲频谱资源选择排序方法。在进行频谱选择时, 提出了一种无偏好信息的主客观权重融合方法, 提高权重设置的合理性, 并将求解权重转换为一个最优化问题, 通过免疫优化算法进行求解。实验结果表明, 该算法可以有效选择满足物联网节点传输需求的频谱, 并具有较高的网络吞吐量。