基于深度学习的指纹方向场提取算法

作为指纹图像中的一个非常重要的特征,指纹方向场在自动指纹识别系统的很多环节中扮演着重要的角色,例如指纹图像增强、奇异点提取、指纹分类等。尽管现有的方向场提取算法可以取得不错的提取效果,但是这些算法对于图像噪声比较敏感,同时经常需要先验知识进行方向计算,算法运行也消耗了很多时间。针对指纹方向场提取问题,本文提出了一种基于全卷积网络的方向场提取算法,利用像素级别的分类任务估计方向场。根据指纹图像与注意力机制的特点,设计了一个用于提取方向场的注意力机制的全卷积网络,并在网络中添加了空洞卷积层,有效提取了不同指纹图像中重要的判别特征,同时设计了一个新的损失函数来训练网络,最终根据像素点的分类结果实现了方向场的提取。实验结果表明,本文的算法实现了较好的提取效果以及较快的提取速度,对于图像噪声等具有很好的鲁棒性。

改进的静态图像零树编码算法

Ｓｈａｐｉｒｏ 的 Ｅ Ｚ Ｗ 静态图像压缩算法，由于充分利用了小波变换图像的良好性质，引起了图像数据压缩领域的广泛注意． Ｅ Ｚ Ｗ 算法被认为是静态图像变换编码领域迄今为止最好的算法之一．通过分析与实验，发现该算法也存在一些不足．对此该文提出了一种改进的零树编码算法，在一定程度上克服了这些不足．该算法编码流包括三部分：（１）最低频子带图像的编码流．最低频的子带图像包含了原始图像的绝大部分能量，其系数的绝对值比其它子图的系数要大几个数量级．由于该子图占的总数据量并不大，但对恢复图像的质量影响很大，因此将最低频子图单独编码，并且编码算法尽量无损或少损．（２）零块修剪图．与 Ｅ Ｚ Ｗ 方法相反，扫瞄顺序由下到上，也就是由“孩子”的数值来预测“父辈”的数值．其主要思想是由大块开始扫瞄，逐步上推，可以减少扫瞄次数，特别是对解码算法，效果明显．（３）剩余系数的量化数据编码流．采取适当的量化步长，实行一致标量量化．与 Ｓｈａｐｉｒｏ 的 Ｅ Ｚ Ｗ 算法比较，该算法在一定程度上能提高峰值信噪比（ Ｐ Ｓ Ｎ Ｒ）且可以减少计算量．

彩色身份证件照片的混合压缩算法

提出了一个彩色身份证件照片的混合压缩算法 .该算法把 FC2 VQ(Feature Correction tow- stage VectorQuantization)算法和著名的 EZW类算法结合在一起 ,充分利用这两类算法的优点对彩色身份证件照片进行压缩 ,得到一幅视觉效果最好的压缩照片 .在个人身份证件实验系统中 ,用这种算法将一幅 96× 12 8的 2 4- b彩色照片连同两枚指纹的特征数据及必要的个人信息存储在一个 PDF417二维条形码 (存储空间为 10 2 4个字节 )中 ,照片的重建质量可以接受 .

印鉴自动识别算法研究(英文)

印鉴在许多东方国家被广泛使用了多年.印鉴自动识别是模式识别中的一项非常困难的课题.文中对计算机印鉴自动识别的各个阶段进行了仔细研究,并给出一系列相关算法.为了把“伪造印鉴多出的笔划部分”与“由于印泥渗出而多出的部分”区别开来以及将“伪造印鉴少出的笔划部分”与“由于印泥少而盖印不清晰的部分”区别开来,文中提出了全差图、内差图、多差图、少差图等一系列差图的概念,并对这些差图进行了处理.在此基础上,完成了一套完整的计算机印鉴自动识别方法.实验结果表明,该方法可能在实际应用中是可行的.

基于小波变换的序列图像压缩编码算法

该文给出了基于小波变换的序列图像压缩编码的一个框架，主要内容包括自适应选取帧内或帧间编码、帧内编码方案和帧间编码方案等。为了有效的编码运动补偿金量误差图像，把ＥＺＷ算法推广到了一种特殊的小波包分解，这种分解更适合余量误差图像的特性。实验结果表明，该方案可以实现高压缩比，同时能保持较高的峰值信躁比。

二次规划的内点算法

介绍了二次规划内点算法的一些最新研究成果，选择了几个有代表性的算法加以分析研究，从而对二次规划的内点算法做出了一个整体概述。

小波分析在抽样定理中的应用

在信息处理和传输中，抽样是一个重要的考虑内容，而抽样定理则是基础．现在几乎所有的数字化仪都是依据Ｗｈｉｔａｋｅｒ＿Ｓｈａｎｎｏｎ抽样定理制造．Ｗ＿Ｓ抽样定理的数学证明十分简单，但包含的物理内涵却相当丰富．研究抽样定理的文献很多，但真正从物理意义上解释清楚其深刻内涵的文章并不多见．该文试图做到这一点，并指出Ｗ＿Ｓ抽样定理的不足．然后简要介绍了用小波的方法构造新的抽样定理。

凸规划的一个内点算法

对于含线性约束的凸规划问题，本文给出了一个内点算法，并且证明了算法经过Ｏ（ｎ￣（０．５）｜ｌｎε｜）步迭代后，原始一对偶间隙必小于ε，整个算法的复杂度为Ｏ（ｎ￣（３．５）｜ｌｎε｜）．特别的，如果目标函数为凸二次函数或者线性函数，则得到相应的多项式算法，其算法复杂度为Ｏ（ｎ￣（３．５）Ｌ），其中Ｌ为相应问题的输入长度．ε取做２￣（－Ｌ）．

凸二次规划的Predictor－Corrector算法

考虑凸二次规划问题，给出了一个新的算法。

基于多目标优化模型的分布式电源选址方案研究

分布式电源接入配电网是智能电网的关键。分布式电源接入配电网的位置及所注入的容量会对电网的损耗和电压的稳定性产生影响。采用多目标优化模型研究分布式电源优化选址问题。在综合考虑电压稳定的两类指标以及电网损耗的基础上,建立了多目标的优化仿真模型。同时,利用多岛遗传算法进行全局寻优求解,提高了全局最优解的可能性。对于多目标优化的可行解,运用Pareto最优解分析理论,使模型更具有实际工程意义。最后,采用配电网的标准算例对模型及算法进行了验证。表明,该模型具有优异的优化效果,有助于工程的实际应用。

无线传感器网络能耗均衡路由模型及算法

在综合考虑传感器网络中节点链路接入、数据包传输能耗及节点剩余能量的基础上,提出了一种自适应能耗均衡路由策略,并给出了相应的数学最优化模型及求解算法.优化的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命.首先采用跨层分析的方法设计了符合传感器节点计算能力的分布式动态路由树生成算法及各节点的路由选择策略函数;然后通过构造一个双层规划模型使传感器网络的整体能耗趋向均衡,尽可能地延长网络寿命.一个数值例子说明,提出的路由选择策略、双层规划模型及求解算法是可行且有效的.

基于动态规划的无线传感器网络的路由算法

路由问题是无线传感器网络中的核心问题之一,其数据传送的多跳特点使得非常适合用动态规划的原理来设计传感器网络的路由算法.基于动态规划,通过节点跳数生成算法为传感器网络中的每个节点赋一个表示到Sink点跳数的节点跳数值,并分析了传感器网络的拓扑结构特点,然后给出了无线传感器网络中寻找从源到汇满足不同设计目标的最小跳数(MinH)、最小跳数最大剩余能量(MinHMaxRE)和最小跳数最小费用(MinHMinC)3种路由算法.探讨了最小跳数最小费用路由与最小费用路由之间的关系,并给出了判断最小跳数最小费用路径就是最小费用路径的一个充要条件.算法的能量消耗分析表明,所给路由算法能实现大幅度的能量节省.

异构监测传感器网络寿命最大化模型及其求解

对于有两类无线传感器节点组成的异构监测网络,给出了考虑连通覆盖约束条件的求解网络寿命的最优化模型;根据KKT条件,最优解处的不等式约束可以转化为等式约束,得到了模型的最优解,该最优解对于实时调整传感器网络的感知/发射半径具有很强的指导意义.数值结果表明,网络最大寿命值随传感器的感知/发射半径的增加而减小;同时传感器发射半径的调整,可以提高网络寿命.

大库容量指纹自动识别系统中的优化模型与算法

生物学研究表明,指纹在胎儿时期发育形成,并且其脊线结构在人的一生中从不改变,除非当指尖处深度擦伤之类的事故发生而导致指纹损伤.指纹的这种特性使得指纹作为生物特征进行身份认证非常有吸引力.指纹自动识别系统包括指纹图像的获取和存储、指纹图像数据的再表达和特征提取、指纹分类和索引、指纹匹配等模块.针对大库容量指纹自动识别系统各个模块中的一些关键技术,建立了最优化模型,设计了快速准确的求解算法,使得指纹自动识别系统的各项指标均能够达到国际先进水平,并应用到我国一些省市和公安部刑侦领域指纹自动识别系统中.

环境因素下确定最优行驶速度的双层规划模型(英文)

首先给出了考虑环境污染因素的双层规划城市交通配流模型 ,上层要求系统总的出行时间和CO排放总量最小 ,下层是一个弹性需求的UE问题 ;并设计了一个平衡迭代算法 ,对所给模型进行了求解 ,从而能得到车辆在各路段上的最优行驶速度 ;最后给出了两个简单的算例 ,对该模型及相应的求解算法进行了验证 .

具有去噪和尺度放大的单幅图像超分辨率重建(英文)

采用非局部均值,全变差正则化和稀疏编码,提出一种新的单幅图像超分辨率重建方法.首先,用非局部均值方法对低分辨率图像进行去噪处理,可保证几何结构的一致性.然后,将去噪后的低分辨率图像代入重建模型得到高分辨率图像的低频分量,而高分辨率图像的高频分量则通过学习的方法在数据库中查找得到.将得到的低频分量与高频分量相加得到初始的高分辨率图像的恢复结果.最后对初始的恢复图像进行一些全局优化即可得到最终恢复的高分辨率图像结果.实验结果证明该方法得到的高分辨率图像结果具有鲁棒性且更自然.

无线传感器网络中参数设定的双层规划模型及算法

能效及健壮性一直是大规模无线传感器网络研究的重点.当应用程序在基站进行广播查询时,通常采用泛洪这种鲁棒性强的方法对每个节点发送数据包.泛洪传播不仅会在较长时间内占用整个网络通信信道,影响正常的数据传输,它还将消耗大量的能量.在分析节点传输半径对泛洪平均建立时间(此时,网络中的所有节点都传输完泛洪数据包)以及数据包长度对传感器网络能效影响的基础上,提出了一个双层规划模型.上层模型的目标是设定最优节点传输半径,使泛洪平均建立时间最小;下层模型在上层模型的影响下,通过设定最优数据包长度使网络的能效达到最大.最后,通过数值分析说明了双层规划模型模拟泛洪传播及设定最优数据包长度是可行并且有效的.

基于展望理论的股票终止增发效应分析

从展望理论的角度对股票市场增发将带来负效应的原因进行了分析,并在此基础上给出了上市公司在宣布增发后又终止增发或弃增改配后,股票价格无法回升到公告前水平的理论证明。投资者对股市所释出的信息会做出自己的主观价值评价,他们做出的评价是损失还是赢得将影响到股市的增发效应,增发的负效应就来自于投资者对增发这一信息做出了将导致损失的主观价值评价,而终止增发或弃增改配后股票价格无法回升到公告前水平的原因在于投资者对于同等强度的利好和利空消息给予了不同权重的主观价值评价。

无线传感器网络中节点传输能效跨层分析模型

在无线传感器网络中,节点的传输能效一直是国内外学者研究的首要问题。从物理层、MAC层协议角度分析了数据传输的能耗问题,给出了在单跳传输的过程中节点所消耗的能量,进而提出了数据传输能效跨层分析模型。分析了无线传感器网络中数据传输的电路机制及能耗,给出了CSMA传输机制的能耗概率模型,结合无线传感器网络中MAC层的RTS-CTS-ACK握手机制,提出了数据分包传输的能效分析模型。通过数值分析,说明提出的数据传输能效分析模型是可行并且有效的。

一种用于指纹方向场估计的网格插值模型

指纹方向场的估计是指纹识别预处理算法中的重要环节,对算法识别效率起到关键作用。本文提出了一种网格插值模型,该模型以指纹奇异点为中心,将指纹平面做网格划分,利用插值算法建立了方向场与指纹奇异点之间的非线性关系。模型中利用了指纹的全局信息来调整网格点的值,使得它与传统的基于局部信息的方向场算法有本质的区别。在FVC2002和FVC2004指纹数据库上的实验结果表明,该模型比传统算法具有更高的准确性和鲁棒性,同时对于低质量的指纹图像,仍然能够给出很好的方向场估计。