-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108197577A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810015212.5
申请日：2018-01-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种联合Sobel和MFRAT的指静脉图像特征提取方法。首先采用Sobel算子结合韦伯定律计算指静脉样本的差分激励特征；然后采用MFRAT提取样本的方向特征；最后采用构造二维联合分布直方图的方式将两者结合得到SMWLD。将所提出的特征提取方法应用在指静脉图像识别中，在国内外两个公开指静脉图像库中进行对比实验，采用欧氏距离进行匹配，实验结果显示，相比其他同类方法，本申请的方法具有更高的识别率和更低的等误率且最高识别率分别达到了100％和99.729％。
-
公开(公告)号：CN108197577B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201810015212.5
申请日：2018-01-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种联合Sobel和MFRAT的指静脉图像特征提取方法。首先采用Sobel算子结合韦伯定律计算指静脉样本的差分激励特征；然后采用MFRAT提取样本的方向特征；最后采用构造二维联合分布直方图的方式将两者结合得到SMWLD。将所提出的特征提取方法应用在指静脉图像识别中，在国内外两个公开指静脉图像库中进行对比实验，采用欧氏距离进行匹配，实验结果显示，相比其他同类方法，本申请的方法具有更高的识别率和更低的等误率且最高识别率分别达到了100％和99.729％。
-
公开(公告)号：CN108491802A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810251845.6
申请日：2018-03-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于联合加权差分激励和双Gabor方向的掌纹交叉匹配识别方法。本申请根据掌纹图像纹线丰富的特点，首先，计算中心像素和邻域像素的灰度差分，提取图像的灰度变化特性，并通过各邻域的方向角对差分值进行加权。然后，利用Gabor滤波器提取图像中纹线的方向信息。最后，构建联合加权差分激励和双Gabor方向的掌纹特征。此外，为了能够更好地衡量特征间的相似度，进一步使用交叉匹配算法，提高系统的识别性能。在PolyU，PolyU M_B和CASIA掌纹库上进行实验，识别率均达到100％。实验结果表明，与其它基于局部描述子的掌纹识别方法相比，本申请所述方法具有更高的识别率和更低的等错误率。
-
公开(公告)号：CN108537137A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810225339.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标签鉴别相关分析的多模态生物特征层融合识别方法。首先将特征集与类别标签信息进行融合，为其建立准则函数，利用拉格朗日函数得出最优的投影向量，获取带有类别信息的特征集；其次针对带有类别信息的特征集，最小化其类内散度矩阵的同时，最大化两个模态特征集间协方差矩阵的相关性，抽取出具有更高鉴别能力的特征向量；最后，将所提出的融合方法应用到多模态特征中进行融合，实验结果验证了本申请所提出方法的有效性以及两种算法结合的合理性。
-
公开(公告)号：CN108537137B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201810225339.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标签鉴别相关分析的多模态生物特征层融合识别方法。首先将特征集与类别标签信息进行融合，为其建立准则函数，利用拉格朗日函数得出最优的投影向量，获取带有类别信息的特征集；其次针对带有类别信息的特征集，最小化其类内散度矩阵的同时，最大化两个模态特征集间协方差矩阵的相关性，抽取出具有更高鉴别能力的特征向量；最后，将所提出的融合方法应用到多模态特征中进行融合，实验结果验证了本申请所提出方法的有效性以及两种算法结合的合理性。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.013 seconds)
