一种用于掌纹识别的线特征表示和匹配方法(英文)

作为一种较新的生物特征,掌纹可用来进行人的身份识别.在用于身份识别的诸多特征中,掌纹线,包括主线和皱褶,是最重要的特征之一.本文为掌纹识别提出一种有效的掌纹线特征的表示和匹配方法,该方法定义了一个矢量来表示一个掌纹上的线特征,该矢量称为线特征矢量(line feature vector,简称 LFV).线特征矢量是用掌纹线上各点的梯度大小和方向来构造的.该矢量不但含有掌纹线的结构信息,而且还含有这些线的强度信息,因而,线特征矢量不但能区分具有不同线结构的掌纹,同时也能区分那些具有相似的线结构但各线强度分布不同的掌纹.在掌纹匹配阶段,用互相关系数来衡量不同线特征矢量的相似性.实验表明,LFV方法无论是在速度、精度,还是在存储量方面都能满足联机生物识别的要求.

DENGENE:一种高精度的基于密度的适用于基因表达数据的聚类算法

根据基因表达数据的特点,提出一种高精度的基于密度的聚类算法DENGENE。DENGENE通过定义一致性检测和引进峰点改进搜索方向,使得算法能够更好地处理基因表达数据。为了评价算法的性能,选取了两组广为使用的测试数据,即啤酒酵母基因表达数据集对算法来进行测试。实验结果表明,与基于模型的五种算法、CAST算法、K-均值聚类等相比,DENGENE在滤除噪声和聚类精度方面取得了显著的改善。