Advertisement

关于决策级融合下的掌纹与掌静脉多重特征匹配算法的研究论文.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了在决策级融合框架下，结合掌纹和掌静脉双重生物特征进行身份识别的有效算法。通过优化特征匹配技术，提高了系统的准确性和安全性。 本段落针对单一模态生物特征识别系统的固有缺陷，提出了一种新的基于决策级融合的掌纹与掌静脉多特征融合匹配算法。首先，该方法对掌纹和掌静脉进行分析处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于决策级融合下的掌纹与掌静脉多重特征匹配算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在决策级融合框架下，结合掌纹和掌静脉双重生物特征进行身份识别的有效算法。通过优化特征匹配技术，提高了系统的准确性和安全性。 本段落针对单一模态生物特征识别系统的固有缺陷，提出了一种新的基于决策级融合的掌纹与掌静脉多特征融合匹配算法。首先，该方法对掌纹和掌静脉进行分析处理。
     
  • 图像识别研究-基于CNN与HOG特征的决策级融合.pdf
    优质
    本论文探讨了结合卷积神经网络(CNN)和 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特征在图像识别中的应用，通过决策级融合方法提升模型的整体性能。 基于CNN与HOG特征的决策级融合图像识别研究在计算机视觉领域广泛应用。自深度学习热潮兴起以来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种典型模型，在该领域取得了显著进展。
     
  • 关于SAR图像分割的论文研究：一种基于纹理特征融合的方法.pdf
    优质
    本论文探讨了一种创新性的SAR图像分割方法，通过融合多种纹理特征来提高图像处理精度和效果。该技术对于提升遥感图像分析能力具有重要意义。 通过融合由若干灰度共生矩阵纹理统计量生成的图像特征，并定义多分辨双Markov-GAR模型，在此基础上使用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法对SAR图像进行纹理分割。该方法不仅利用了像素的灰度信息，还考虑到了像素的空间位置关系，从而减少了斑点噪声对分割结果的影响。实验结果显示，对于一些高分辨率的SAR图像而言，这种方法相较于单纯基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割，在精度上有所提升。
     
  • 掌静脉识别_掌静脉光源_静脉识别_掌静脉_静脉_掌静脉识别_
    优质
    掌静脉识别技术通过检测手掌内部静脉的独特图案进行身份验证，具有高安全性和隐蔽性。该系统使用特定光源穿透手掌以捕捉静脉图像，并与数据库中的记录对比实现快速准确的认证。 使用C++编程进行掌静脉识别，并附有相关图片以辅助理解。
     
  • 关于多维特征融合的双目立体匹配算法探讨
    优质
    本文深入探讨了一种基于多维特征融合的双目立体匹配算法，旨在提升图像深度信息提取的准确性和效率。通过综合多种视觉特征，该方法能够有效应对传统技术在复杂场景中的局限性，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 大多数基于卷积神经网络的双目立体匹配算法通常将双目图像对中的像素级别特征作为计算代价进行处理，缺乏结合全局特征的能力，导致在不适定区域（如弱纹理、反光表面、细长结构及视差不连续处）上的精度较低。针对这一问题，本段落提出了一种基于多维特征融合(MDFF)的立体匹配算法。该算法主要由三个模块构成：残差开端(Inception-ResNet)模块、空间金字塔池化(SPP)模块和堆叠沙漏网络(SHN)模块。 Inception-ResNet 模块主要用于提取图像对中的局部特性信息；SPP 模块则侧重于构建匹配代价卷，用于从双目图像中提取全局特征信息；而 SHN 模块负责规则化匹配代价。在 KITTI2012 和 KITTI2015 数据集中对该算法进行了验证，结果显示本段落提出的立体匹配方法的三像素平均误匹配率分别为 1.62% 和 1.78%，超过了大多数国内外先进算法的表现；同时，在 Apollo 数据集和 Middlebury 数据集上也展现了良好的性能。
     
  • 同济大学掌纹与掌静脉数据集
    优质
    同济大学掌纹与掌静脉数据集是由同济大学研究团队构建的一个生物识别数据库，包含了多样化的掌纹和掌静脉图像，旨在促进身份验证技术的研究与发展。 数据库包含大量原始图像和预处理后的图像。文件内还提供了下载链接及相关的参考文献。这些资料来之不易，希望各位能够给予五星评价，非常感谢！
     
  • 关于特征相关性下的特征选择研究论文.pdf
    优质
    本论文探讨了在机器学习中基于特征相关性的特征选择方法，旨在提高模型性能和可解释性。通过分析不同特征间的关联性来优化特征集合，减少冗余和噪声的影响。 不平衡数据集分类是机器学习研究中的一个重要课题。近年来，研究人员提出了多种理论与算法来改进传统分类技术在处理这类问题上的表现。其中一种关键的方法是在神经网络中通过阈值判定标准确定适当的阈值。然而，现有的阈值判定方法存在一些不足之处，例如无法同时优化少数类和多数类的分类精度或过分关注多数类的表现。 为了解决这些问题，我们提出了一种新的阈值判定标准，在这种新准则下可以实现对两类样本（即少数类与多数类）的最佳分类效果，并且不受类别比例的影响。通过结合神经网络和遗传算法训练出更有效的分类器，并将其作为选择阈值的依据以及评估模型性能的标准，该方法能够取得良好的结果。
     
  • 掌纹识别与提取代码_掌纹特征_掌纹图像提取
    优质
    本项目专注于开发用于掌纹识别和特征提取的算法及代码实现。通过分析掌纹图像中的独特模式和线条走向，旨在提高生物识别技术的安全性和准确性。 图像预处理、特征提取与匹配功能可以正常运行。
     
  • 关于改进ORB的图像特征匹配算法的研究
    优质
    本研究针对ORB算法在图像特征匹配中的局限性，提出了一系列优化策略，旨在提升其鲁棒性和准确性。通过实验验证了改进方法的有效性，并探讨了潜在的应用场景。 针对ORB算法特征匹配精度低的问题,结合金字塔光流特性提出了一种优化方法。首先采用区域分块法处理待匹配图像以挑选出最佳匹配子块并减少无效的匹配区域；其次对这些子块提取ORB关键字，并计算描述符得到粗略的匹配点，通过使用金字塔光流追踪ORB特征点来获取它们的运动位移矢量从而剔除部分错误的粗配对。最后采用随机采样一致算法进一步去除冗余匹配点以获得更精确的结果。实验表明优化后的ORB算法满足实时性和精度的要求,其平均耗时约为原ORB算法的87%，且平均匹配率超过98%。