识别库函数的特征点匹配法

库函数识别是反编译系统的前端环节，完成将可执行文件中调用的库函数识别出的工作，使得反汇编出的程序能以一条调用语句代替一段函数代码．本文提出了特征点匹配识别库函数的方法，并讨论了特征点集的抽取、匹配识别的可靠性及实现效率等问题．     

基于点特征匹配的SUSAN，Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法，包括特征提取和特征匹配2个步骤。在介绍保持结构的形态学方法——SUSAN算子和Harris算子原理的基础上，根据真实影像，就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较。编程实现SUSAN，Harris算子影像的点特征提取，基于匹配支持度的松弛匹配算法，从而获得研究实验数据。实验表明：这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势，且均具有操作简单、易于实现的特点。     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

基于点特征匹配的SUSAN,Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法,包括特征提取和特征匹配2个步骤.在介绍保持结构的形态学方法--SUSAN算子和Harris算子原理的基础上,根据真实影像,就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较.编程实现SUSAN,Harris算子影像的点特征提取,基于匹配支持度的松弛匹配算法,从而获得研究实验数据.实验表明这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势,且均具有操作简单、易于实现的特点.     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

基于最小生成树的多视图特征点快速匹配算法

针对图像特征点匹配中计算效率较低且误配率较高的问题,提出了一种在两视图匹配中引入最小生成树的新算法.该方法主要运用最小生成树构建匹配代价最小的图像对,首先通过对输入的多幅图像进行特征点提取,对生成的特征点采用基于欧式距离的两视图匹配,进一步构建最小生成树以生成最短特征点匹配轨迹,从而完成匹配.测试结果表明:最小生成树的引入使得大多数特征点匹配过程只在相关图像中运行,且能找出匹配代价最低的匹配路径,在保证匹配准确性的情况下,计算时间开销约为传统算法的20%,保证了图像匹配的实时性.     

摄影测量特征点提取与匹配技术研究

随着建筑事业的发展和城市规划的不断提升,对于工程的设计要求质量也相对的提高。工程设计的制定必须参考必要的测量数据和勘探结果,然后经过分析综合最终合理的确定下来。因此就要有高质量的摄影测量技术来支撑,旧有的测量数据准确度不能达到现行的需求,测量的范围不够广,测量的结果不够精确,同时分辨率比较低,严重的影响了设计的准确性和合理性。为了克服这点,经过科研人员的多年的研究,人们提出了新的理论即摄影测量特征点提取与匹配技术。本文对于此项技术进行了详细的介绍和说明,便于相关人员可以结合实际工作的需要利用此项技术。     

利用改进遗传算法实现图像特征点的匹配

提出了一种两幅图像特征点匹配的新方法,利用起源于生物进化论观点的遗传算法来对两幅图像的特征点集进行匹配。设计了染色体的表示方法、适应度公式以及３种新的遗传操作算子。为了加快算法的收敛速度及获得适应度高的解,对初始种群的选取和遗传算子操作概率的选取提出了新的方法。实验结果说明与传统的点匹配算法相比较,遗传算法更加有效地完成了特征点集之间的匹配。     

基于相位角点检测的特征匹配研究

基于特征的匹配是立体匹配中最常用的方法,但是匹配结果受特征检测精度的影响较大.针对这一问题,提出一种基于相位一致性角点检测的匹配算法,该算法采用相位一致性模型对图像中的角点特征进行检测,检测结果不受亮度、对比度等因素影响,因此在不同光照环境下的多幅图像可以使用相同的固定阈值,避免了特征检测中阈值选取的困难.在此基础上,结合场景的深度信息采用图像的灰度局部区域相关系数进行特征匹配.实验结果表明,该算法获得的匹配结果具有很高的正确匹配率.     

基于特征点匹配的点云配准方法研究

针对快速点特征直方图(fast point feature histogram, FPFH)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法结合的配准方法达不到精度要求的问题,文章在FPFH的基础上加入特征点的提取与匹配,使得配准精度进一步提升。该方法先通过尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)算法和3DHarris算法对点云数据的特征点进行提取,再通过计算FPFH寻找对应点对,使用随机采样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法剔除错误点对,通过奇异值分解(singular value decomposition, SVD)算法计算初始旋转矩阵和平移矩阵,最后用传统ICP精配准。结果表明,基于特征点匹配的算法相比基于特征描述的算法精度更高。     

一种具有姿态鲁棒性的三维人耳识别方法

针对现有三维人耳识别方法在姿态变化情况下性能下降明显的问题,提出了三维人耳沟回结构特征以及相应的三维人耳识别方法。通过曲面变化量对曲面的凸凹特性进行度量,进而提取入耳关键生理部件组成的沟回结构信息。利用提取的沟回结构特征进行三维入耳的迭代最近点（iterative closest point,ICP）粗对准,并进一步进行三维入耳ICP精对准。在UND生物识别图像库集合F和集合G上的实验显示,在姿态变化情况下该方法具有较好的鲁棒性,同时也取得了较现有基于ICP的三维人耳识别更高的识别率,用时更短。     

一种基于模糊聚类的自动目标识别算法

研究利用低分辨率雷达视频回波信号实现可靠的自动目标识别问题 ,提出了一种基于模糊聚类的自动目标识别算法 .基于这种算法 ,对三类船目标进行实验 ,获得平均近 90 %的正确识别率 .理论和实验表明 ,采用这种算法可以设计出可靠的自动目标识别系统     

一种多角度的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法的识别率受角度变化影响大的缺点,提出了一种多角度的人脸识别方法.首先用多个不同角度的主动表观模型(AAM)估计人脸旋转角度;然后通过多角度模型合成正面人脸;最后采用线性判别分析法(LDA)获取最佳分类特征,并对其进行识别.实验结果表明:与主成分分析法(PCA)相比,该方法对不同角度的人脸具有更高的识别率.     

人脸识别技术综述

人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的特征信息,用来识别人的身份的一门技术.近年来该领域的研究有了较大的发展.为了让相关领域内的理论研究和开发人员对目前的进展有一个全面的了解,本文将近年来提出的各种方法分别作了介绍,并对各类方法的性能作了一些比较和讨论,对未来的发展作了展望.     

一种内侧指横纹识别方法

提出了一种新的内侧指横纹识别方法.首先,对图像采集设备进行改进,在采集过程中固定了手指方向,使获得的指横纹感兴趣区域(ROI)之间只存在微小的平移变换,有利于提高图像匹配的精度.另外,在预处理阶段,利用Gabor滤波法检测手指线特征以分割手指,并从中提取出ROI.在特征匹配阶段,提出了一种利用投影比较进行定位的图像匹配方法,对ROI特征图像进行水平和垂直方向投影,通过比较所得的一维向量实现感兴趣区域的精准定位.评估系统建立在包含来自于77个人的820幅图像的数据库上,等错误率仅为0.61%,单次匹配时间为3.1ms,证明该算法可快速实现指横纹特征识别,准确率较高.     

基于Flash lite的手机打砖块益智游戏的设计

随着Flash技术在移动设备中的实现,在手机上开发游戏软件的速度大大地提高了,开发难度也有所降低．阐述了Flash lite的主要技术,并提出设计方案,设计了一款打砖块手机游戏,在构建了完善的游戏思维的基础上,分析了需要解决的关键问题及需要使用的关键技术,划分功能模块,实现整套游戏的开发,并采用手机模拟器进行模拟测试．验证游戏功能．     

一种低代价非绑定式活动的识别方法

活动识别是解决老年人看护等问题的有效途径,现存非绑定式的活动识别系统通常使用昂贵或专用设备,导致大规模部署成本较高。该文提出了一种基于廉价的RFID(射频识别设备)标签的非绑定式活动识别系统。首先,利用基于史坦无偏似然估计算法对RFID信号去噪,然后,通过DTW算法解决相同活动在不同速度和方向上的匹配问题,最后,通过建立权重评价体系将RSS和相位值结合,准确识别活动。实验结果表明,该方法显著提高了活动识别的准确率。     

基于步态的身份识别研究综述

步态是远距离情况下能被感知的生物特征。本文综述了步态识别研究的起源、历史与现状,介绍了现有的步态识别方法并作了分类对比,分析了步态识别未来的发展趋势,指出步态与其他生物特征的融合将是其走向实用的必经之路。     

掌静脉识别研究综述

指纹和掌纹存在于皮肤表面,有容易被伪造、缺乏安全性等一些不可避免的缺点。掌静脉识别技术应运而生,它在身份识别、安检、门禁和医学研究等方面有非常好的发展前景。对掌静脉识别技术的国内外研究现状进行分析,梳理掌静脉识别的相关算法,得到目前掌静脉识别存在的难点,为今后掌静脉识别技术的发展与应用提供参考。