多测度融合的立体匹配算法研究

针对多测度融合的立体匹配算法的测度选择问题,提出一种基于测度互补系数的测度选择方法。通过该方法选择多种测度进行融合作为匹配代价,并使用改进的半全局算法进行代价聚合,实现多测度融合的立体匹配算法。首先定义互补系数,通过互补系数选择多种相似性测度进行融合作为匹配代价;然后,针对半全局代价聚合使用随机初始化视差图导致立体匹配效果较差的问题,使用基于SURF特征得到的视差作为初始视差进行半全局代价聚合;最后计算视差并优化视差得到最终视差图。实验表明,使用该测度选择方法可以选择互补特征,结合改进的半全局代价聚合方法可以提高立体匹配效果。

虹膜图像质量评价综述

目的虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中重要的模块,通过评价低质量虹膜样本的综合质量来提升虹膜识别的性能。虹膜图像质量评价在图像获取、人机交互系统、识别性能预测以及自适应虹膜识别算法设计等各模块中具有重要作用。近年来,随着虹膜识别系统不断发展,虹膜图像质量评价得到了广泛研究。方法为了使该领域的研究人员充分了解当前虹膜图像质量评价算法,本文对已有的方法进行了综述。结果总结了虹膜图像质量评价算法的发展历程、技术思路和主要方法,展望了虹膜图像质量评价算法以及以质量为导向的虹膜识别技术的发展。结论随着大数据时代的到来,大规模人群的虹膜识别将会成为热点。虹膜图像质量评价的研究对提升虹膜识别系统的处理能力具有重要意义。