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目的 自动指纹识别系统大多是基于细节点匹配的,系统性能依赖于输入指纹质量。输入指纹质量差是目前自动指纹识别系统面临的主要问题。为了提高系统性能,实现对低质量指纹的增强,提出了一种基于多尺度分类字典稀疏表示的指纹增强方法。方法 首先,构建高质量指纹训练样本集,基于高质量训练样本学习得到多尺度分类字典;其次,使用线性对比度拉伸方法对指纹图像进行预增强,得到预增强指纹;然后,在空域对预增强指纹进行分块,基于块内点方向一致性对块质量进行评价和分级;最后,在频域构建基于分类字典稀疏表示的指纹块频谱增强模型,基于块质量分级机制和复合窗口策略,结合频谱扩散,基于多尺度分类字典对块频谱进行增强。结果 在指纹数据库FVC2004上将提出算法与两种传统指纹增强算法进行了对比实验。可视化和量化实验结果均表明,相比于传统指纹增强算法,提出的方法具有更好的鲁棒性,能有效改善低质量输入指纹质量。结论 通过将指纹脊线模式先验引入分类字典学习,为拥有不同方向类别的指纹块分别学习一个更为可靠的字典,使得学习到的分类字典拥有更可靠的脊线模式信息。块质量分级机制和复合窗口策略不仅有助于频谱扩散,改善低质量块的频谱质量,而且使得多尺度分类字典能够成功应用,克服了增强准确性和抗噪性之间的矛盾,使得块增强结果更具稳定性和可靠性,显著提升了低质量指纹图像的增强质量。 相似文献
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硫化氢一旦泄漏扩散会给企业造成严重伤害。该文利用MATLAB软件模拟硫化氢源强、平均风速、泄漏源高度发生变化后扩散区域硫化氢峰值浓度、硫化氢峰值浓度出现位置的变化情况并进行相应分析。模拟结果表明:扩散峰值浓度随着源强的增加等倍数的变化,峰值出现轴向距离不变,泄漏峰值浓度随着平均风速的增加呈相反倍数的变化;峰值出现在x轴的位置不变,源高对扩散区域峰值的影响较大,随着源高的增高,扩散区域峰值浓度下降较快。随着源高的变化,扩散峰值出现时间点不同。源强的增加会加重扩散后果,平均风速、泄漏源高度的增加会减轻扩散后果。该文得出的定性和定量规律对于石油化工企业事故预防具有重要意义。 相似文献
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本文简要回顾了222Rn及其子体示踪应用的主要方面,介绍了国内外对利用222Rn及其子体在预报地震和大气物质输运研究这两方面的工作.对这些示踪应用而言,要进行准确的定量分析和数值模拟,必须对222Rn及其子体在大气中的输运规律有细致的了解,这一点可以通过研究其动力学特征,建立输运模型来实现.本文中列举了部分对222Rn及其子体输运模式的研究,对比上层大气中的简单输运模型,一个比较全面的222Rn输运模型还需要考虑地表层结大气中的复杂的动力学因素,并将其作为222Rn在上层大气输运模型中的下垫面边界条件. 相似文献