【摘 要】
：
虹膜识别、指纹识别、人脸识别、声音识别等生物识别技术得到了迅速发展,开展了一种新的生物识别技术研究:眼底血管骨架形状的生物特征分类和识别.采用眼底的绿光灰度图像,进行眼底血管骨架特征的提取,提出两次有限对比适应性直方均等化增强方法,增强眼底血管的形状特征,经中值滤波、二值化、骨架提取得出血管的形状特征曲线;采用基于点的特征匹配方法进行血管形状特征曲线匹配,通过实验验证眼底血管形状能代表他的生物特征
【机 构】
：
吉林大学计算机科学与技术学院,吉林,130012 吉林大学第一临床医院,吉林,130021
【出 处】
：
2005第一届中国分类技术与应用研讨会(CSCA)
论文部分内容阅读
虹膜识别、指纹识别、人脸识别、声音识别等生物识别技术得到了迅速发展,开展了一种新的生物识别技术研究:眼底血管骨架形状的生物特征分类和识别.采用眼底的绿光灰度图像,进行眼底血管骨架特征的提取,提出两次有限对比适应性直方均等化增强方法,增强眼底血管的形状特征,经中值滤波、二值化、骨架提取得出血管的形状特征曲线;采用基于点的特征匹配方法进行血管形状特征曲线匹配,通过实验验证眼底血管形状能代表他的生物特征,基于血管形状的生物特征识别具有高的识别率、低的拒识率,其普遍性、惟一性、稳定性较好;随着采集技术的不断提高,眼底血管识别将成为一种有效的生物特征分类和识别方法。
其他文献
在将强化学习应用于实际问题时,遇到的困难之一是如何根据连续的传感器输入信号来构造合适的状态表达.提出了一种自动构造状态空间的方法,采用基于决策树的强化学习模型,将传感输入空间离散化处理来构造一棵状态分类树,以便变分辨率地划分输入状态空间,并利用决策树来逼近值函数.提出的方法结合了基于短期记忆学习和统计推断方法的优点,仿真结果表明,该方法能够生成有效的状态表达和更快地进行学习。
针对具体应用设计效果更优的分类器一直是模式识别领域重要的研究内容.对于不同分类器效果的评价,目前的主要途径是建立在识别率的比较上.识别率具有简洁直观的优点,但其受测试集的影响较大,且用其指导更优分类器的设计的能力较弱.基于信息论中有关互传信息量的理论,提出了分类器的可分性度量方法,并提出了模式空间多分辨率分析的概念以及其与分类器可分性度量之间的关系,进而提出了以提高分类器分类能力为目标的模型捆绑方
XML文档压缩处理是XML数据管理研究领域的一个热点问题,已有的研究工作均以XML文档为基本处理单元,而没有考虑因文档间存在相似性所造成的数据冗余.聚类方法是XML文档分类的有效手段,提出了一种XML文档紧凑结构构造算法和相似度计算方法,通过局部迭代调优的k-means聚类算法(XCC)对XML文档集进行聚类,并在此基础上给出了XML文档压缩存储策略.实验结果表明,这一方法具有很好的性能,能够满足
当前内容适配不够准确、智能,为解决此问题,把语义网的一些思路用于内容适配中,提出根据公共Ontology跟本地Ontology连接来指导适配,从而提供更个性化、更智能的服务,而Ontology实例的相似度计算可以成为适配的依据.针对应用采用不同的权值,计算出来的相似度不同,得到的聚集也不同,这样可以针对不同的需求来进行聚集,从而指导适配,使适配更贴近人们的主观质量要求,也具有更好的语义解释.据此提
通过对汉语表达习惯、网页结构特性和用户一般浏览模式的分析,归纳出用户兴趣描述包括关键查询词和查询关联度两部分信息,并把过滤任务根据查询关联度不同划分为相关过滤、相似过滤、相近过滤3个层次,提出了可根据训练向量分布特性和用户调节参数自调整查询关联度的BiasedSVMs改进算法.基于BiasedSVMs设计并实现了一个中文Web过滤系统,该系统采用URL分析、主题句分析和网页正文分析相结合的体系结构
为进行多值分类,研究了SVM决策树.基于对SVM决策树的结构与分类性能的分析,定义了特征空间中反映类分布的类分离性测度,并将定义的类分离性测度引入到决策树构成的过程中,提出了改进的SVM决策树算法,对已有数据集的分类实验表明了本文方法的有效性。
关联规则挖掘在电信领域有广泛的应用前景.约束关联规则挖掘可以提高挖掘效率,表达用户兴趣.首先提出了规则格式约束的概念并加以算法实现,然后以电信公司实际数据为对象,讨论了基于规则格式约束的关联规则在电信行业业务发展分析中的实际应用.实验结果分析证明,所得实验结论可以为电信行业近期内的业务发展方向及增长幅度提供辅助的参考依据,同时,挖掘的效率和灵活性也得到了近一步改善,因此,这一方法是有效和实用的。
针对海量中文文本提出了专门的特征提取模型.目标在于提取出某个类别的共同特征,并且评价各个特征权重.模型包含4部分:文档DIDF、类别CIDF、特征的类别集中度FC、长度分布因子LD.模型能够很好平衡各个指标之间彼此相互影响.给出了关键参数:类别最小文档发生数量Pmin、最小相对可信度Cmin、最大类别发生数量Pmax、最小加权集中度FCmin四项最优值.在召回率95﹪下,其分类准确度达到87.34
空间遥感、自动化制图技术和地理信息系统软件的迅速发展带来了大量的空间数据,给传统的数据挖掘技术提出了新的问题和挑战.对于多图层(或多主题)的空间数据挖掘问题,提出了多表聚合算子,并基于此算子提出了空间数据挖掘的算法框架.把这个算法框架应用到了实际的空间数据分类问题中,并得到了较好的运行效率和分类结果。
基于语义的图像检索的关键是图像语义的获取.图像语义获取的现有方法都是针对一些特例图像进行的,没有考虑不同用户对图像语义和图像语义之间内在关系的不同理解.提出一种基于用户的分层语义表示模型,并阐述了基于这个表示模型构建分层语义分类器的过程:首先利用SVM通过有监督的学习,对已标注的一组样本图像进行训练,获得图像语义分类器;对于多分类问题则采用SVM二分类方法结合二叉决策树来实现;最后使用训练后的分层