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多分类器融合的指纹全局特征协同识别 总被引:3,自引:0,他引:3
指纹识别是生物特征识别中的热点,指纹全局特征识别具有明显的优势,但是单一分类器一般不能取得满意的识别效果。本文采用贝叶斯理论分析了常见的积、和、中值以及投票多分类器融合方法,并根据实际的选举情形,对投票法进行了2种改进。然后对3种指纹全局特征协同识别分类器:灰度值、主分量以及方向场分类器进行决策层融合,并采用了一种崭新而高效的协同模式识别方法。对FVC2002指纹库的实验表明:该方法具有较好的分类性能,预处理与特征提取简单、计算复杂度低、识别速度快、对污损指纹具有可靠的识别率、鲁棒性强,而且应用于身份认证中也取得了较好的认证效果。 相似文献
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该文利用飞行时间(Time-Of-Fligh, TOF)相机提供的距离图像,在运动历史图像的基础上提出一种基于多层运动历史图像的人体运动识别方法。计算距离轮廓序列的运动能量图作为整体运动信息,同时根据距离变化量,计算前向、后向的多层运动历史图像作为局部运动信息,共同组成多层运动历史图像。为了解决Hu矩对不连续或具有噪声的形状较为敏感的问题,引入R变换对每层运动历史图像进行特征提取,串联形成特征向量送入SVM进行分类识别。实验结果表明,该识别方法可以有效识别人体运动。 相似文献
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偏振探测系统的摄像机标定与图像畸变校正研究 总被引:1,自引:0,他引:1
偏振探测在许多相关领域的应用日益广泛,探测系统的标定及校准是精确提取被探目标的前提.本文针对偏振探测系统,分析了基于2D平面标靶的摄像机标定算法,建立了摄像机线性模型和非线性畸变模型,通过线性及非线性结合的算法,得到了精确的摄像机内外部参数.利用镜头的畸变模型,提出了一种采用牛顿迭代算法来求解高阶非线性方程组对图像畸变校正的方法,建立了各像素点畸变量与到畸变中心距离的关系,最后对畸变校正前后的图像进行了测试实验,测试结果表明:测试点实际畸变大小符合理论畸变量关系,很好地验证了镜头的径向畸变特性;经畸变校正后的偏振图像能有效提高被探目标提取的准确率,偏振图像的畸变校正对复杂背景下目标提取准确率的影响最明显. 相似文献
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偏振成像探测能反映出传统光学成像所无法反映的物体的信息,为了克服计算偏振参量图像丢失细节信息的不足,在已有偏振图像融合方法的基础上,提出一种基于综合图像特征的融合方法。相较于已有算法突出图像的某一方面特征,该算法提取图像的灰度特征、纹理特征和形状特征,据此确定融合权值,对图像进行融合,能够较好地反映目标的细节信息,融合后的图像相较于普通光强图像,方差、信息熵分别提高了12.6%、17.5%,平均梯度从0.59提高到1.83。针对该方法用到的特征维数较高的问题,提供了一种简化算法,耗时从3054降至1337。 相似文献
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