基于改进几何特征的虹膜定位算法

针对随机Hough变换造成的大量无效采样和无效累积问题，提出了基于改进几何特征的虹膜定位算法；首先通过先验知识对传统的去短枝算法进行了改进，然后对仍然留在图像上的噪声点和高频细节用‘投影’算法进行了进一步的去除，这样就降低了无效采样的概率；在虹膜粗定位的过程中，文中采用的是圆的内接直角三角形；任意取两点，比取三点的方法降低了无效采样的概率，提高了虹膜定位的效率。

基于几何特征的虹膜定位算法

提出了利用虹膜边缘图象的几何特征以及圆相交弦的性质进行虹膜定位算法 .首先根据虹膜图象的整体灰度分布信息 ,利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图象 ,然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜的中心 ,最后利用 Hough变换的半径直方图投票策略提取虹膜内外径 .通过仿真实验的对比结果表明 ,该算法提高了虹膜定位的速度 。

一种基于几何特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中基础性环节,其精度和速度决定了虹膜识别系统的性能。为提高虹膜定位的速度,提出一种基于圆几何特征的虹膜内边缘定位算法,利用内外边缘中心的耦合特性缩小微积分方法搜索外边缘的范围。实验结果表明,与经典虹膜定位算法相比,提出的算法快速、精确、鲁棒。

基于几何特征的虹膜定位算法

利用虹膜边缘的几何特征及圆相交弦的性质提出了虹膜定位算法。根据瞳孔、虹膜、巩膜的灰度变化,建立虹膜图像直方图,确定阈值进行虹膜内边缘定位;再用形态学算法与新的Hough变换相结合来进行虹膜图像外边缘的定位,确定外圆圆心及半径。通过仿真结果表明本方法实时性能较好,能较好地实现内外边缘的定位。

一种基于圆几何特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中基础性环节,其精度和速度决定了虹膜识别系统的性能,为提高虹膜定位的速度,提出一种基于圆几何特征的虹膜内边缘定位算法,利用内外边缘中心的耦合特性缩小微积分方法搜索外边缘的范围。试验结果表明,与经典虹膜定位算法相比,本算法快速﹑精确﹑鲁棒。

基于综合特征的虹膜定位的算法

提出了利用虹膜边缘图像的几何特征以及相交弦的性质进行虹膜定位的快速算法。首先利用虹膜图像的整体灰度分布信息 ,利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图像 ,然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜中心 ,最后利用Hough变换的半径直方图投票提取虹膜内外径。实验结果证明其算法提高了虹膜定位的速度并具有较强的抗干扰能力。

基于RSSI特征值匹配改进的室内定位算法

为了提高目前室内定位的精度,文中对以往的室内定位算法进行了改进.针对以往指纹匹配阶段只考虑待测点的RSSI向量与其他参考点的RSSI向量之间的绝对距离,而忽视其相关距离的不足之处,造成分类的不准确,文中提出一种利用RSSI向量之间的相关距离及类的可信度对待测点所属指纹簇进行选择的改进匹配算法,即先求出某一RSSI向量与其余RSSI向量之间的相关距离,从中选取若干个最小相关距离的RSSI向量,再根据类可信度来判断其所属的指纹簇.仿真实验结果表明,将改进的匹配算法应用到位置指纹定位模型中后,定位精确分别比原有算法提高了10.38%和8.77%.

改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征

定期检查排水管道可以及时发现严重缺陷,对保证排水系统健康运行和城市环境安全具有重要意义。针对排水管道低照度和低分辨率检测困难现状,提出一种改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征方法。首先,利用对比度受限自适应直方图均衡化图像增强技术,改善图像的对比度和细节,以提高检测网络对排水管道缺陷的捕获能力;其次,基于设计的Drop-CA和MC模块改进YOLOv7算法,使网络获得浅层缺陷的语义信息并降低误检率,提高模型的分类和定位能力;最后,针对裂缝和断裂2种严重缺陷,设计了一种定量描述该缺陷的几何特征方法来评估缺陷的大小。实验结果表明,改进的网络模型最终平均精度达到93.3%,检测速度达到42.9 f/s。该方法有效提升排水管道缺陷检测和分类精度,且可以有效表征缺陷的几何特征。

RSSI改进算法下多目标文本数据关联特征定位研究

为了提高文本数据的准确挖掘能力,提出基于RSSI改进算法下的多目标文本数据关联特征定位方法.构建多目标文本数据的关联结构分布模型,采用模糊关联规则匹配方法进行多目标文本数据的特征匹配和语义相关性检测,提取多目标文本数据的语义模糊性定位信息,采用RSSI改进算法进行多目标文本数据关联特征寻优,采用相关性检测技术进行多目标文本数据的集成滤波,结合模糊聚类方法进行多目标文本数据特征分类处理,根据分类结果实现RSSI改进算法下多目标文本数据关联特征定位和挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行多目标文本数据关联特征定位的准确性较高,特征匹配能力较强,提高了文本数据挖掘的准确率.

基于灰度曲线几何特征的虹膜内边缘定位方法

为了解决以往虹膜内边缘(瞳孔边缘)定位方法算法复杂、计算量大和抗干扰性差的问题,提出了一种新的内边缘定位方法。研究了虹膜图像行、列灰度曲线的几何特征与瞳孔区域边界之间的关系,即:虹膜图像行、列灰度曲线上与瞳孔区域对应的部分有类似于“深井”的几何特征,利用它们之间的关系,通过寻找行列灰度曲线上“深井”的最大“井宽”定位瞳孔位置。实验结果表明此方法算法简单、计算量小、抗干扰性强,并且能够准确的定位虹膜的内边缘。

基于小范围边缘区域搜索的虹膜定位算法

提出了一种基于小范围边缘区域搜索的虹膜定位算法。首先,利用瞳孔的灰度特征对虹膜图像进行二值化及形态学处理,结合对原虹膜图像的Sobel检测结果得到部分虹膜内边界;然后利用Canny算子结合虹膜的几何特征划分出一小范围的外边缘待搜索区域。在待搜索区域中,利用本文根据大量实验提出的虹膜外边界五个特征来确定部分虹膜外边界,最后用最小二乘法来进行内外边界的拟合,从而定位虹膜。实验结果表明,该算法性能稳定,搜索范围小,定位速度大幅提高,且对不同质量的虹膜图像均取得很好的定位效果。

快速准确的虹膜定位算法

针对经典虹膜定位算法速度较慢的问题,提出一种基于圆几何特征的粗定位与精定位结合的快速虹膜定位算法。基于行列扫描的方法找到瞳孔内4条弦,利用弦的中垂线结合瞳孔边界阈值定位四对切点,取切点坐标参数的均值为内边缘粗略定位参数,然后利用微积分方法对内边缘进行精确定位;利用内外边缘圆心非常接近的先验知识,缩小微积分方法定位外边缘的搜索范围,从而显著提高了虹膜定位速度。实验结果表明,该算法显著提高了虹膜定位速度且具有较高的定位精度。

基于改进粒子群算法的机器人几何参数标定研究

为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了基于改进粒子群算法(IPSO)的机器人几何参数标定方法.首先,为避免当机器人相邻两轴线平行或接近平行时,模型存在奇异性,建立了串联机器人MDH模型;其次,针对机器人几何参数标定特点,提出用改进粒子群算法优化标定机器人几何参数,其中粒子初始位置和速度由拟随机Halton序列产生,采用浓缩因子法修改粒子飞行速度,建立了用IPSO标定机器人几何参数目标函数数学模型,确立了用该算法优化标定几何参数的具体步骤.通过对ER10L-C10工业机器人仿真与实测标定,结果证实:采用该方法能够快速标定机器人几何参数,经标定后的机器人末端绝对定位精度有大幅提高.该算法简单,鲁棒性强,易于在工业机器人标定中推广应用.

基于多重特征和SURF算法的车牌定位研究

针对利用SIFT算法进行车牌精确定位时执行时间较长的问题,提出一种基于多重特征和SURF算法的车牌定位算法。在HSL颜色空间得到车牌候选区域,结合车牌几何特征与纹理特征筛选候选区域并按设定的规则标号;按序提取车牌标号候选区域,并用SURF算法对候选区域精确定位。实验结果表明,SURF算法与SIFT算法相比,在定位准确率相同情况下减少了运行时间,能满足实时性需要。

精确定位虹膜的眼动跟踪算法

针对当前各种眼动跟踪方法的不足,提出一种精确定位虹膜,实现快速眼动跟踪的算法。利用基于AdaBoost算法的检测器定位虹膜,引入susan算子消除噪声,以此建立跟踪模板,分析目标与噪声的饱和度特征,使用改进的基于多特征融合CamShift算法实现眼动跟踪。实验结果表明,该方法跟踪虹膜精确、速度快、错误率低,达到准确性、鲁棒性和实时性的要求。

复杂背景下基于肤色和几何特征的人眼定位

人眼检测和定位是人脸识别技术中一个重要组成部分。基于肤色信息和人脸面部几何特征的算法是一种快速、高效、稳定的人眼检测算法。算法采用由粗到细的检测策略, 先通过肤色信息对人脸区域进行预检测, 然后结合人眼几何特征进行定位, 该算法定位效率高, 并对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性, 在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。

基于特征CAD中的特征定位关系及算法

提出了以实体模型、测量要素、定形尺寸、定位尺寸、行为约束为构造成份的特征模型；为了捕获ＣＡＤ中特征之间的相互定位关系，建立了特征父子关系算子结构；提出了特征父子关系图的概念用于表达零件模型；给出了访问父子关系图的算法，讨论了算法实现的例子。

基于改进ASM模型的人体特征点定位和建模方法

针对传统的Procrustes归一化方法需要多次迭代且计算量大的缺陷,采用标记定位点的方法,以平均形状作为初始化规则模型,只经过一次平移旋转及缩放即可达到训练集对齐的效果;传统ASM算法计算时间较长且易使特征点因灰度模型相似而错误匹配,采用以特征点为中心,选取其周围的矩形区域灰度分布训练灰度模型,并选择24邻域点进行目标搜索。实验结果表明:改进的ASM方法进行人体特征点定位,减少了算法迭代次数,缩短了算法运行时间,提高了定位精度。

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.

基于人脸结构特征的眼睛定位算法

眼睛定位在人脸识别检测过程中起着非常重要的作用。研究后发现,眼睛的灰度值在人脸所有的五官中是最高的,且具有一定的面积。文中针对人脸各器官的几何结构特征,结合眼睛灰度信息提出了一种新的眼睛定位算法通过对灰度图像进行垂直和水平灰度投影后,能够对人脸初步定位,然后用一个相当于瞳孔大小的方形框去搜索整张脸,当落在这个框内的黑色像素的个数达到最大时,这个框的位置就是眼睛的位置。经过实验,这种算法定位准确且定位时间短。