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国家自然科学基金(60972123)

作品数:51 被引量:184H指数:10
相关作者:苑玮琦林森吴微桑海峰郭金玉更多>>
相关机构:沈阳工业大学辽宁工程技术大学沈阳大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金沈阳市科技计划项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信机械工程更多>>

文献类型

  • 51篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 50篇自动化与计算...
  • 2篇机械工程
  • 2篇电子电信

主题

  • 22篇掌纹
  • 17篇掌纹识别
  • 14篇图像
  • 13篇生物特征
  • 11篇生物特征识别
  • 10篇手掌静脉
  • 8篇非接触
  • 6篇手形
  • 5篇特征提取
  • 4篇多光谱
  • 4篇手形识别
  • 4篇手掌静脉识别
  • 4篇小波
  • 4篇静脉识别
  • 4篇光源
  • 4篇感器
  • 4篇传感
  • 4篇传感器
  • 3篇手部
  • 3篇手掌

机构

  • 51篇沈阳工业大学
  • 9篇辽宁工程技术...
  • 8篇沈阳大学
  • 6篇沈阳化工大学
  • 1篇中国刑警学院

作者

  • 48篇苑玮琦
  • 14篇林森
  • 11篇吴微
  • 7篇桑海峰
  • 6篇刘玉芹
  • 6篇郭金玉
  • 4篇荆澜涛
  • 4篇方婷
  • 4篇宋辉
  • 3篇魏明月
  • 3篇汤永华
  • 3篇张洪涛
  • 2篇冯素月
  • 2篇李威
  • 2篇杨冰
  • 2篇孔德奇
  • 2篇黄静
  • 2篇张宁宁
  • 1篇万文博
  • 1篇王黎黎

传媒

  • 13篇仪器仪表学报
  • 8篇光电子.激光
  • 5篇光学学报
  • 3篇电子技术应用
  • 2篇计算机应用研...
  • 2篇微型机与应用
  • 2篇激光与红外
  • 1篇红外与激光工...
  • 1篇光学精密工程
  • 1篇数据采集与处...
  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用
  • 1篇激光杂志
  • 1篇沈阳工业大学...
  • 1篇计算机系统应...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇仪表技术与传...
  • 1篇光电工程
  • 1篇微计算机信息
  • 1篇沈阳大学学报...

年份

  • 1篇2018
  • 3篇2015
  • 7篇2014
  • 17篇2013
  • 10篇2012
  • 11篇2011
  • 3篇2010
51 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于局部灰度极小值的掌脉图像分割方法被引量:18
2011年
针对手掌皮下静脉(简称掌脉)成像照度不均匀、对比度低和噪声严重,提出一种基于局部灰度极小值掌脉图像自动分割方法,回避了阈值选择,能够有效解决光照不均、对比度低、噪声严重等干扰。通过自建掌脉图库的实验结果表明,该方法除了能够有效地抑制噪声、光照不均和对比度低的影响外,与目前的掌脉分割方法相比,在掌脉提取连续性和不需要选择阈值等方面具有更大优势。
苑玮琦王楠
关键词:边缘检测
掌纹拍摄距离与图像清晰度的关系研究被引量:1
2011年
研究了物距(即手掌与镜头之间的移动范围)与成像清晰度的关系,从而可以根据掌纹识别精度确定在超出景深范围情况下的手掌与镜头之间的可移动范围。通过三种基于梯度的清晰度与物距实验结果发现,三种清晰度评价值与物距均成单调单值非线性关系且曲线靠近。以此可以推论,各种梯度清晰度评价函数在与物距的关系表述上没有明显差异。
苑玮琦冯素月
关键词:图像处理清晰度评价数学模型
全手掌掌纹主线提取方法被引量:3
2013年
为了解决非接触式掌纹识别中的光照影响和算法复杂性问题,以及传统掌纹主线提取过程中感兴趣区域(RoI)定位不准确的问题,提出了一种全手掌掌纹主线提取方法。方法基于全手掌灰度图像,利用掌纹主线的方向确定性、灰度相似性以及起始点与终点的规律性等先验知识进行感情线、理智线、生命线、事业线和成功线5类掌纹主线的提取,有效地回避了传统主线提取方法对图像进行增强去噪、定位RoI、分割掌纹二值图等复杂度较高的计算,保留了掌纹主线的方向信息、相对位置信息、宽度信息和主线条数。采用香港科技大学全手掌纹图库(HKUST)进行实验,受平移、旋转和光照影响较小,提取率(ER)为95.6%。与目前现有的掌纹主线提取方法相比,本文算法在算法复杂程度、ER和保留的信息量等方面具有更大优势,为手部多模态识别打下基础。
苑玮琦魏明月方婷
非接触采集手形相对特征识别性能分析被引量:1
2013年
因非接触采集方式而产生的成像缩放与倾斜变形现象,使得成像后手形各特征的尺寸发生变化,从而造成绝对特征识别性能的显著下降。针对该问题作出了光学成像分析,证明了因倾斜变形现象产生的影响远小于缩放现象。因此在选用相对特征避免缩放现象的干扰后,利用类内方差均值和Fisher判别率,对变形后相对特征的稳定性和识别性能进行分析。实验结果表明,定义的相对特征可以作为稳定特征用于识别,同时经过小样本实验得到34个相对特征组成的向量,其识别率达到88.93%,说明该特征向量可以在小样本范围达到手形特征的有效识别,并可以作为手部识别的部分有效特征。
苑玮琦荆澜涛吴微桑海峰
关键词:稳定性
非接触手成像系统图像采集光源的研究被引量:4
2014年
研究了基于TMS320DM642 DSP芯片的非接触多光谱手识别装置中的光源。在整个识别装置中,光源占有举足轻重的地位,合理准确的光源能够采集到清晰的手部信息图像,并有利于提高用户身份识别的准确率。基于此目的搭建了以恒流源控制芯片、LED为主要器件的多光谱光源控制系统:恒流源芯片要驱动采集手掌掌纹信息的470 nm的可见蓝光LED和采集手掌静脉、掌形信息的850 nm近红外光LED;且可实现一次拍摄并获取高质量的三模态信息(掌纹、手掌静脉及掌形)的图像;并利用Light Tools软件对该光源进行了辅助验证。该设计不但解决了在获取手部三模态信息时需要转换光源的问题,而且还为多模态手部识别奠定了数据基础和实验环境。
苑玮琦杨冰
关键词:多光谱光源LIGHTTOOLS
采用改进Snake模型的虹膜定位方法被引量:4
2011年
为了提高虹膜定位的精度和可靠性,提出了两种改进的Snake模型来分别定位虹膜的内外边缘。使用未滤波的虹膜梯度图像,同时,引入蛇点法线方向的归一化向量,使这些向量的方向都指向虹膜的内边缘,在这两个因素作用下来完成Snake模型对虹膜内边缘的定位。定位虹膜的外边缘时,在传统Snake模型的基础上,引入指向轮廓型心的归一化向量,即先求取Snake的型心,然后求取型心至每个蛇点的归一化向量,使它们都指向Snake的型心。采用CASIA虹膜图像数据库进行了大量实验,结果表明:提出的算法具有较好的鲁棒性,与经典的虹膜定位算法相比,具有更好的定位效果。
张志佳张海峰周纯冰桑海峰
关键词:虹膜定位SNAKE模型
相位一致性和对数Gabor滤波器相结合的掌纹识别方法被引量:12
2010年
提出一种具有信息丰富、稳定性强、低分辨率可采集等特征的掌纹纹理识别方法。该方法首先从6个方向计算掌纹图像每点的相位一致性,把该点相位一致性最大值对应的方向作为对数Gabor滤波器的方向,在此方向上用对数Gabor滤波器提取相位信息,并利用实部和虚部进行量化和编码掌纹相位象限码,码长为256字节。对100个手掌类,共1000幅掌纹图像的数据库进行实验,在给定阈值的情况下,识别率能达到99.95%左右。把实验结果与典型的基于掌纹纹理特征的识别算法进行比较,表明该方法正确识别率高。
苑玮琦范永刚柯丽
关键词:生物特征识别掌纹识别相位一致性
基于C6000的数据存储处理编程优化方法
2012年
针对TI TMS320C6000系列数字信号处理器容易忽视的CPU指令并行、软件流水特点和编译器内联函数、线性汇编及汇编语言的高速运行特点,给出常见的指令存储器相关性问题、循环冗余问题、嵌套循环的流水性能问题和程序存储块冲突问题的分析与优化解决方法。以定点点积算法进行参照实验,结果证明代码运行速度在进行相应C程序编程优化、线性汇编编程优化和手工汇编编程优化后最高分别可以提高85.9%、86.4%和93.1%。
苑玮琦王斌
关键词:数字信号处理器数据存储
非接触式多模态手成像采集系统设计
2014年
为了提高传统生物识别系统的可靠性和易接受性,设计了一款非接触式多模态手成像采集系统。该系统可以在自然光条件下,在被采集者手掌不接触采集设备的情况下,同时获取被测者的掌纹、掌形和掌静脉3种特征信息。为提高系统的识别准确率,着重研究采集装置中的光学成像部分,其中主要包括滤光片的选取、图像传感器的配置、镜头的参数计算以及双路图像传感器与主处理器(DSP)视频口的硬件连接。同时,该系统还具有实时显示、网络传输和语音播报等功能。
苑玮琦张宁宁
关键词:多模态非接触式光学成像图像传感器
手三模态融合识别方法被引量:1
2014年
由于嵌入式身份识别装置数据处理能力有限,提出一种旨在降低数据处理量,提高数据处理速度,能够在低分辨率图像下保持较高识别性能的手三模态融合识别方法。首先根据手形识别速度快,识别率较低的特点,将登录对象划分为三类,即第一类身份确认,第二类身份否决,第三类身份待定。然后,根据掌脉和掌纹识别准确性高、识别速度慢的特点,仅将处于第三类的登录对象进行低分辨率掌纹掌脉图像的数据融合识别,并将此作为第三类对象的最终识别结果。在自主研制的非接触低分辨率三模态图像采集装置上的实验结果表明,融合后的识别率与单模态相比可提高2.9%到7.1%,与其它融合方法相比提高0.66%到1.89%;手形识别后需要进行掌纹掌脉融合识别的数据量占总数据量的21.56%,数据处理时间约为完全进行掌纹掌脉融合识别所需时间的27.89%,约为其它方法处理时间的15.48%到20.43%,速度提升比较明显,应用于嵌入式数据处理系统具有显著优势。
苑玮琦汤永华荆澜涛
关键词:嵌入式手形识别数据融合小波分解
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