基于细节特征的指纹匹配算法研究

指纹图像匹配是自动指纹识别系统最后的环节也是最为关键的环节,匹配算法需要克服指纹图像的旋转,平移.本文提出了基于细节特征的指纹匹配算法,实验结果表明该算法能够在使用较少资源的前提下,提高指纹匹配速度,改善系统的匹配性能.     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

基于ZigBee技术的室内定位系统算法研究及实现

随着当今社会城市化进程的快速发展,人们对于在复杂环境内的定位需求越来越迫切。由于建筑物的遮挡使得GPS定位在室内不容易实现。文中设计了一种基于ZigBee技术的室内定位系统（IPS）的解决方案。结合信号强度测距法（RSSI）与场景指纹定位法,提出RSS场景指纹定位法。该算法采用RSS“场景特征信息”作为定位场景的“指纹信息”,来建立“指纹信息”数据库,并通过TI公司的Z-stack的硬件平台实现了该算法。测试结果表明,该定位系统在覆盖超过20m＊20 m的面积里使用4个参考节点就能以2 m以内的平均定位误差实现室内定位,满足普通的定位需求。     

浅析数字内容的版权保护与建议

数字技术的迅速发展和广泛应用,互联网、电信移动网络等新兴传输方式和手机、机顶盒、电脑等多媒体终端极大地拓展了数字内容的传输范围。数字内容版权保护的问题日益突出,本文从立法和技术角度阐释了数字内容的版权保护,并提出了数字内容版权保护的建议。     

面向新一代智能电表的微电流指纹自动配对技术

针对智能电表与表后断路器大多依赖人工掌机扫码进行配对,配对过程过度依赖人工,成本高,且容易发生误配对串户等问题,提出了面向新一代智能电表的微电流指纹自动配对技术。该技术通过在蓝牙断路器内置开关电容模块和编码电路,将配对特征码信息调制成无功电流信号,利用电力线传输至智能电表,并与蓝牙断路器广播发送的配对特征码信息进行比对,从而实现智能电表与表后断路器的自动配对。该配对过程无需依赖人工,极大地降低了人工成本,提高了配对的准确性。最后,实验验证了所提的微电流指纹自动配对技术的正确性和有效性。     

抗频率变换的采样计数音频检索方法

理想的音频检索方法可以准确、高效地从大规模音频数据库中识别所有音频。但是,目前还没有一种方法可以对所有噪声干扰鲁棒。基于Philips指纹的采样计数音频检索方法是目前最高效的方法之一,如果能解决其无法抵抗线性变换（时间缩放、频率变换）的缺点,则整个采样计数音频检索方法将进一步趋于理想。针对其中的频率变换问题,提出抗频率变换的采样计数音频检索方法,包括变频带间隔的查询指纹生成方法、多频率尺度的查询匹配方法,以及分步骤指纹提取和变过滤阈值两种加速策略。该方法可以抵抗70%到130%的频率变换,效果与目前最好的QUAD方法相当,并且可以扩展到任意使用Philips类的指纹的检索方法以增强其抵抗频率变换干扰的能力。     

基于室内地图环境信息的多楼层WiFi定位技术研究

针对多楼层环境的室内定位需求,提出了一种基于地图环境先验信息的WiFi指纹定位方法。首先在离线阶段建立地图环境信息模型并对指纹进行仿射传播聚类,然后在线阶段采用RSSI阈值的楼层判别算法确定楼层,并结合地图信息模型和最大后验估计方法计算出终端位置。实验结果表明,相比于传统的指纹定位方法,室内定位技术不仅能提高定位精度,并且降低了在线阶段指纹匹配计算的复杂度。     

指纹痕迹检验刑侦技术的运用与相关阐述

在案件调查的过程中,指纹痕迹检验是一项重要的刑侦技术,根据指纹痕迹的检验结果,警察能确定嫌犯的真实身份,快速侦破案件,因此指纹痕迹检验刑侦技术得到了我国公安部门的广泛应用.本文将具体探讨指纹痕迹检验刑侦技术的运用与其他的相关阐述,希望能为相关人士提供一些参考.     

基于自适应投影的指纹模板生成算法

针对现有指纹模板生成算法存在的准确性较低、安全性较差的问题,提出一种基于自适应投影的指纹模板生成算法。该算法将有效细节点对之间的距离垂直投影到自适应圆上,并对投影后的向量进行量化得到比特串。此外,为增强数据的安全性及隐私性,采用异或和随机索引置乱变换对比特串进行处理,最终生成指纹模板。在数据库FVC2002 DB1和DB2中的实验结果表明,该算法相较于对比算法,具有较高的准确性和安全性。     

一种电气设备状态诊断方法

随着电网技术的不断发展和电网规模不断扩大,电气设备数量激增、智能化程度越来越高;同时,终端用户对用电可靠性越来越重视,借助智能技术基于设备运行数据对设备进行故障诊断势在必行.本文以基于范例推理的理论(CRB)与支持向量机技术(SVM)为主要工具,提出了一种基于范例推理的电气设备状态智能诊断模型,试图通过电气设备已有数据的挖掘,获取电气设备故障的潜在发生规律,进而作为依据及时发现并排除电气设备的潜伏性故障.首先研究CRB和SVM在电气设备状态诊断中的应用;然后建立电气设备状态智能诊断模型,以电气设备的海量运行数据、历史数据、测试数据以及环境因素等为基础,建立电气设备的状态范例库,应用SVM回归对设备状态范例库进行深度的挖掘与分析,建立设备状态指纹,并以此为据进行电气设备运行状态的诊断分析;最后以油浸式变压器状态诊断为例,对实际数据进行分析诊断,并与三比值法的诊断结果进行比较.诊断结果表明,智能诊断模型诊断范围更广,诊断结果更准确.