基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法.静脉图像经预处理后得到二值图像,该算法首先对二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;然后,标注4连通区域并寻找到与连通区域相连接的端点与交叉点;再利用最小距离法将连通区域的边缘逼近成若干条线段,将线段角度作为特征;最后,利用改进的最长公共子序列算法,进行了局部区域匹配,并利用改进的豪斯多夫距离算法进行整幅图像的匹配.实验表明,该算法获得的图像特征具有较高的区分度,识别效果受采集静脉图像中信息缺失的影响较小,正确识别率可达到96%以上.     

一种计算机并行数据通讯的解析与监听

讨论了对Siemens R30计算机间并行数据通讯的解析与监听系统设计实现问题.通过解析并行数据通讯协议及线序和对监听系统的硬件电路设计及软件设计,实现了对SiemensR30计算机间的并行通讯监听和由基于Windows系统下的PC机向Siemens R30计算机的报文发送.系统的硬件电路由接收接口电路、光电隔离电路、CPLD控制电路和单片机控制电路四个主要部分组成;软件部分由CPLD程序、单片机程序和微机程序三个主要部分组成,微机程序采用了报文信息接口AMI(Alarm Message Interface)消息机制进行数据分发.该监听系统在某冷轧厂在线投入,运行稳定可靠,满足了研发需要.     

基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法

为了准确地对人的身份进行识别,利用图像中脉络延伸方向与脉络间位置的相互联系,将隐马尔科夫模型(HMM)应用于识别系统中,提出了一种基于遗传算法自适应建立HMM的静脉识别算法.图像经预处理后得到静脉的骨架信息,将细化后的静脉图像进行Radon变换,每一静脉对象可表示为一个HMM;对于已知确定的训练样本库,利用遗传算法自适应调整HMM参数,使所有测试图像的观测序列在真实匹配模型中发生的概率值远远大于其在虚假匹配模型中发生的概率值,提高了不同静脉对象的区分度.实验表明,该算法具有较高的正确识别率,并具有良好的实时性.     

基于核主元分析和局部保持投影的手背静脉识别

为了保持手背静脉空间的局部结构,运用局部保持投影(LPP)方法进行手背静脉识别.但是对于小样本图像识别,LPP中的特征方程矩阵通常存在奇异性.为了解决这个问题,提出首先利用核主元分析(KPCA)降低手背静脉空间的维数,再对低维图像应用LPP提取局部特征.对已有手背静脉图像库进行测试,实验结果表明,与传统的PCA和PCA+LPP相比,该方法大大提高了系统的识别率,而且特征提取时间为2.6 s,满足实时系统的要求.     

钢厂生产的模糊作业时间及其在管理中的应用

结合抚顺钢厂的实际,利用模糊数学理论对生产实际中的模糊作业时间进行处理,将模糊作业时间转换为非模糊精确问题,利用禁忌搜索智能优化方法对问题进行求解,使调度计划具有一定的柔性,让管理者能够掌握调度时间范围,从而使计划调度更接近现实,大大缩短了总完工时间,对于钢厂一体化管理,使连铸生产的高温铸坯能够在允许时间范围内到达热轧厂,降低了能源消耗,缩短了生产周期。     

基于SaaS的数字水表远程监控系统的设计

本文基于SaaS模式的数字水表远程监控系统总体设计方案。设计了系统的总体架构,将系统分为水表、中央服务器及终端用户三层,水表通过GPRS技术建立与中央服务器的双向连接,终端用户通过互联网使用该系统。设计了基于多租户的数据存储架构和应用可配置,将SaaS技术在监控系统中进行了实现。系统实际效果达到了预期目的。相关技术的创新开发可为其它计量仪表所借鉴。     

基于尺度、距离、旋转测度的角点匹配算法

针对基于模板灰度相似性测度的匹配方法抗旋转性差的缺陷,依据真实匹配角点与邻域内其他角点位置关系存在拓扑不变性,提出了一种基于尺度、距离、旋转测度的角点匹配方法.该方法首先利用相位相关法对角点进行初始匹配,而后对每对候选匹配角点进行基于尺度、距离、旋转测度的计算,利用计算后的测度函数值来判断初始匹配是否为正确匹配.实验验证了提出的角点匹配方法的匹配结果要明显好于直接基于模板灰度相似性测度的匹配方法.     

基于近红外图像质量评价的静脉图像采集系统

以手背静脉图像采集系统作为研究对象,根据图像采集对后续图像处理的影响,设计了红外光源调控装置.研究了近红外成像所生成的灰度图像的评价方法,分析了基于信息容量、能量谱-熵、伪信噪比的评价方法,以及每种方法所适用的场合,建立了基于静脉图像质量的评价方法.研究了采集图像与光强之间的关系,推导出图像质量与LED电流之间的关系,从而获得最优的光源控制调制信号.将图像质量评价结果应用到光强控制,设计了集红外采集、红外图像质量评价和红外光源调控于一体的光源装置,采集到的静脉图像符合后续处理的需要.     

基于几何形状和小波矩的静脉特征提取与匹配

针对手背静脉识别系统的特征提取与匹配算法研究问题,提出了一种粗匹配与细匹配结合的方法.该方法通过分析图像特征描述符特性,考虑静脉图像的全局信息,确定提取具有平移、旋转、比例和仿射不变性的边界和区域的形状特征进行粗匹配;为了考虑局部特征使形状描述符具有良好的易分辨能力,依据小波矩具有小波多尺度分析和不变矩的优点,确定了基于小波矩的匹配为细匹配的方案,实验结果表明识别率得到了明显提高.     

基于计盒维数和多小波的静脉图像特征提取

为提高静脉识别过程中的特征匹配速度,提出了一种基于计盒维数全局特征和多小波的局部特征提取方法.该方法首先采用基于计盒维数法的特征提取技术来提取静脉纹理粗糙度特征作为全局特征,然后通过多小波分解来提取静脉图像的局部特征,分别提出了一维系数编码和多尺度量化编码的方法来描述静脉局部特征.对已有静脉图像的实验表明,提出的特征提取方法有效,并使相应匹配算法识别的准确率得到了提高.