基于二维灰度图像的“非规则形体”三维重建

由二维灰度图像恢复形体的三维形状已经成为计算机视觉领域的一个研究热点,对该问题进行了深入的研究,提出了一种基于单幅图像,利用轮廓线特征点进行非规则形体三维重构的方法;该方法从一幅二维灰度图像中提取非规则形体作为研究对象,通过角点检测方法并结合检测阈值获取每条轮廓线的主次特征点;根据主特征点确定轮廓线间的形状匹配关系完成分段连接,根据次特征点并结合最小对角线优化策略完成三角面片拼接,最终实现非规则形体表面的三维重建;实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效的重建出其三维形状。

基于自适应遗传算法的残缺指纹识别

在指纹图像进行采集的过程中,由于采集者本身或采集设备等各种原因会造成大量的残缺指纹图像。而这些残缺指纹图像正是影响指纹识别正确率的关键因素。在此对残缺指纹做了大量的研究,提出了二次去伪特征点的方法,并利用自适应遗传算法设计了一种基于指纹微特征信息的匹配方法。在对残缺指纹可信特征点进行人工智能的匹配,着眼于残缺指纹的全局特征进行匹配,提升了匹配的精度与速度。