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三维指纹识别是近几年兴起的一种基于三维指纹模型进行指纹识别的新技术,能够克服传统接触式指纹识别中存在的纹路变形、残留纹路、对手指皮肤状况敏感等缺陷.基于多角度图像的三维指纹模型重建是整个识别过程中的一个关键步骤.提出了一种基于纹路的重建算法,算法重建的指纹模型直接包含纹路与细节点相关特征.相对于已有文献中将指纹表皮作为重建对象,算法重建结果更有助于特征提取等三维指纹识别后续过程.

基于单目视觉的测距必须建立在对目标姿态的准确识别基础上,而姿态的识别又应与已知3D模型紧密联系.本文主要讨论单目视觉系统测距算法中姿态识别方法的多视点特性视图.多视点特性视图模型能够避免从二维图像恢复三维目标这个不适定性问题,得到了比较广泛的应用.因此,本文利用三维几何模型生成多尺度特性视图作为标准数据,用于多尺度递推识别.本文围绕如何实现三维目标的识别进行,提出了建立多尺度多视点特性视图模型的方法,并论证了方法的有效性.

受数据噪音和识别系统本身的限制,基于单一生物特征的身份认证系统所能达到的准确率是有限的.通过多生物特征识别来提高识别的准确率成为当前生物特征识别领域的研究热点之一.首先介绍了多生物特征识别的必要性、多生物特征识别的分类,然后重点介绍了基于匹配分数的多生物特征识别融合的研究现状,最后总结了多生物特征识别研究中的问题和未来的研究方向.

Migrating landbirds are known to follow coast lines and concentrate on peninsulas prior to crossing water bodies, es- pecially during daylight but also at night, creating enhanced potential collision hazards with man-made objects. Knowing where these avian migration "hot-spots" occur in time and space is vital to improve flight safety and inform the spatial planning process (e.g. environmental assessments for offshore windfarms). We developed a simple spatial model to identify avian migration hot- spots in coastal areas based on prevailing migration orientation and coastline features known, from visual and radar observations, to concentrate migrating landbirds around land masses. Regional scale model validation was achieved by combining nocturnal passerine movement data gathered from two tier radar coverage (long-range dual-polarization Doppler weather radar and short- range marine surveillance radar) and standardised bird ringing. Applied on a national scale, the model correctly identified the ten most important Danish coastal hot-spots for spring migrants and predicted the relative numbers of birds that concentrated at each site. These bird numbers corresponded well with historical observational data. Here, we provide a potential framework for the es- tablishment of the first three-dimensional avian airspace sanctuaries, which could contribute to more effective conservation of long-distance migratory birds [Current Zoology 60 (5): 680-691, 2014].

地下水数值模拟是目前定量研究地下水的重要手段.分析了数值法求解地下水流数学模型的基本步骤,对于采用试估一校正法进行模型识别率定和验证过程中,在遵循模型的识别率定和验证的基本要求和四个基本原则基础上,对于如何评价模型率定和验证的效果、定量分析模型精度、以及达到模型可实际应用的要求,总结众多地下水数值模型调试的经验,提出了地下水数值模型识别率定和验证的定量评价标准.

针对机载导弹发射点火信息探测问题,提出了基于视觉图像的探测方法,设计了系统结构和工作流程,介绍了运动目标的捕获和跟踪方法,阐述了导弹点火特征的综合识别方法,构建的探测系统监测距离为10 m~3 000 m,点火探测实时性优于20 ms,在某型空空导弹抗干扰试验期间进行了多次检验,未出现误报、漏报现象.

椭圆检测在图像、图形识别与计算机视觉领域中有着重要的应用,而基于Hough变换的椭圆检测是其中常见的方法之一.本文对基于Hough变换的椭圆检测算法进行了综述,其中包括利用三点确定椭圆的提取方法、基于弦中心Hough变换的提取算法和基于椭圆几何对称性算法等,着重对不同方法的原理、实现和优缺点进行了讨论.

研究基于神经网络的汉语孤立词语音识别问题,神经网络通常是针对静态模式而设计,输入结构是固定的,语音信号是一个时变信号,发音时音节的长短不可能完全相同,将人工神经网络用于语音识别时需要对其做一些必要的修正.本文将语音特征参数序列通过规整网络转换为状态转移矩阵.状态转移矩阵维数固定,反映语音时变特性.从而很好的解决了神经网络动态模式识别问题,实现了基于神经网络的孤立词语音识别.实验结果表明该系统具有良好性能.

目的:心电图作为活体的生理信号,可以方便的从手指中提取,具备易采集、难复制的特点.因此,本文提出了基于单导联ECG频带特征的身份识别方法.方法:文中首先对单周期ECG进行小波包变换,提取各子带的波形与能量,并将子带能量、ECG波形、子带波形作为分类特征;然后,引入DTW算法确定待测数据与模板之间的ECG波形、子带波形的最优匹配距离,同时提取待测数据与模板之间的子带能量比值与差值,为上述参数设置合适阈值并进行身份识别.结果:当测试数据与模板取自同一样本时,同频带的子带能量、ECG波形、子带波形差异较小,所以同一子带能量之比接近于1,同一子带的能量之差与波形的匹配距离接近于0.反之,上述参数差异较大,这为ECG提供了良好的分类特征.结论:将ECG用于身份识别,识别装置的硬件成本低,并且用于识别的信号难以窃取,是一种比较安全的身份识别手段.实验结果表明,相较传统算法,本文提出的方法具有较高识别率,这为ECG身份识别提供了一种新的方法.

稀疏表示成为模式识别研究的热点之一.利用人耳的HOG特征,研究了一种新的基于稀疏表示的人耳识别方法.针对实际应用中,作为训练样本的人耳图片角度有限的情况,提出一种新的简单可行的人耳识别方案.主要包括人耳生物特征提取,特征降维和分类识别三部分.提取人耳图像的HOG特征,使用LDA降维,使用稀疏表示来进行分类.该方法将每个待识别的人耳图像表示为人耳HOG特征的稀疏线性组合.与多种方法的对比实验表明,该方法对于多姿态人耳图像的识别更精确,对于人耳角度变化有鲁棒性,在一定特征数范围内识别率稳定,对特征数选取要求低.