基于手指双模态特征的自动身份验证方法及系统

针对目前单模态生物特征识别在稳定性与安全性等方面的不足以及多模态融合识别的多设备多输入困难等问题, 本文提出一种充分考虑类内与类间度量的学习模型, 实现基于手指双模态特征的自动身份验证方法及系统。由于指静脉与指折痕具有不易改变, 难以伪造的特点, 本文选取这两种重要的手部特征进行身份验证。通过结合两种不同模态特征, 利用自编码网络对类内特征进行表示, 来构建基于度量学习的孪生网络模型, 从而提取类内与类间特征; 接着将提取的指静脉和指折痕特征进行距离计算, 将距离融合后使用逻辑回归模型进行概率判断, 最终实现有效的双模态融合身份验证。为验证我们提出方法的有效性,我们对指静脉识别结果性能进行了对比。实验结果表明, 我们的方法在更具有挑战性的数据库上识别等错误率为 1.69%, 较之现有代表性论文提出的模型的等错误率降低了 2.96%。我们也将构建的双模态融合模型与仅使用单一模态模型进行对比, 结果表明融合指静脉和指折痕特征的融合模型的等错误率为 1.55%,比单一模态的指静脉与指折痕模型分别降低了 0.14%和 3.0%, 表明了双模态身份验证模型性能更优。进一步地, 本文采集了一个更具有挑战性的数据库, 开发了显示图像及识别结果的图形界面,最终实现了一个从数据采集到识别匹配的端对端的一体化自动身份验证系统。基于以上研究, 本文首次提出了一个基于指静脉和指折痕特征的多目自动身份验证方案, 实现集准确性, 鲁棒性和实效性为一体的系统。     

对中柔度压杆的双模量理论的修正

从中柔度压杆的双模量理论的推导过程中发现,由于引入切线模量与弹性模量之后,引起压杆截面上拉、压应力的不对称分布,致使中性轴与形心轴分离。两轴分离为双模量临界载荷Pr过大的真正原因。通过引入偏离量e,对双模量临界载荷Pr进行修正,将双模量理论、切线模量理论联系在一起。随着比率v的减小,修正后的双模量临界载荷Prl越来越接近切线模量临界载荷Pl。     

一类有约束的分段线性系统双模预测控制

研究分段线性（PL）系统预测控制问题,提出了PL系统双模预测控制,并证明了该方法的稳定性.该方法使用混合逻辑动态系统来建模PL系统,利用PL系统状态反馈控制来确定PL系统的受控不变集,并结合双模预测控制方法获得PL系统双模预测控制.该方法解决了系数矩阵的选择问题,不需要满足最终状态等式约束.一个分段线性系统的实例证明了该方法是可行的.     

基于Windows CE5.0的双模终端系统设计与实现

对Windows CE操作系统进行了简要说明,提出了基于TD-SCDMA制式的双模终端系统设计方案。详细介绍了双模终端通信系统软件的构架及实现方法。     

复杂地质条件下双模盾构始发掘进与设备优化

相比常规的土压平衡盾构和泥水平衡盾构,土压泥水双模盾构能够更好地适应复杂地层的掘进施工。以广州某盾构施工区间的泥水土压双模式盾构（简称为双模盾构）为背景,对富含粒砂层、黏土层、灰岩及断裂带等复杂地层始发阶段盾构的掘进情况进行分析,并针对出现的问题提出设备优化改进措施,可为土压泥水平衡盾构在复杂地层掘进施工提供参考依据。     

一种低压台区本地HPLC+RF双模自组织通信网络身份认证方法

低压台区“源网荷储”友好互动带来用户侧智能控制设备、传感器接入需求,迫切需要面向本地HPLC+RF自组织网络技术体制,设计针对外部设备接入的安全高效身份认证方法。文中提出一种适应自组织网络的、去中心化的安全认证方案,通过台区边设备、可信代理、端设备建立本地认证链,相比现采集终端到主站的集中式认证方式,该方案可以有效降低因本地自组网网络层级加深而不断增长的安全交互开销,同时有效抵御本地自组织网络多级中继节点被挟持、流量嗅探等网络攻击。通过模拟低压台区本地自组织网络不同中继深度、不同规模外部设备接入多种场景,仿真计算获得外部设备接入台区本地通信网络安全认证交互所消耗通信资源定量分析结果,通过对比集中式认证方式,文中所提认证方案的平均资源消耗量可降低25%,且随着网络拓扑与终端规模的增长,通信资源节省效果更加明显。     

63．5″双模轮胎定型硫化机新型蒸汽管路

根据全钢子午胎硫化对63．5″双模轮胎定型硫化机蒸汽管路的要求。对其原有的热工原理作了局部的修改。使其更合理、更完善。     

IMS/CS语音融合方案研究

本文基于固定移动融合需求的发展而提出,着重论述了IMS/CS语音融合方案的业务特征、网络结构、数据配置和实现方式,并对该方案和VCC方案的异同点进行了比较和分析.     

TD-SCDMA/GSM双模终端辨析

首先介绍了目前市场上双模终端的类型和意义,然后针对TD-SCDMA/GSM类型终端进行了分析讨论,比较了TD-SCDMA/GSM双模自动切换终端和TD-SCDMA/GSM双模双待终端的特点及其优缺点.     

一种改进的双模态图像分割算法

在Mumford-Shah模型基础上提出了一个改进的双模态图像分割算法。该算法基于图像局部化信息创建驱动曲线演化的能量,引入的配准项提高了曲线的演化速度,基于曲线演化竞争的数据拟合项,使得曲线能更稳定地收敛到一个全局静态最小值,且算法对水平集函数初始化位置不敏感。实验结果表明,改进的算法具有收敛速度快、分割结果稳定的特点,尤其在医学CT图像方面具有更强的分割能力,更高的稳定性。