辅助身份认证的局部形状上下文手形认证算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户:shangxing110
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随着技术的发展和对安全性要求的提高,单一生物特征已经很难满足高度机密身份认证的需求,需要进行多特征身份认证,因此提出一种可以用做辅助认证的手形认证算法。该算法不限制图像采集背景,实验中采用了相对难处理的白色背景。先粗分割提取手形样本,后根据样本特征细分割得到手形轮廓,该分割算法能够在含阴影的图像中准确地提取手形轮廓,具有高自适应性和可移植性;同时提出了局部形状上下文手形认证算法,采用局部均匀采样,在局部范围内提取手形的形状上下文特征,根据该特征进行匹配认证。该方法的认证等错误率为3.15%,与其他形
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为满足用户对非结构化数据检索的需求,分析用户对数据的操作行为,提出一种新型的数据热度敏感的非结构化数据检索排名算法HotRank。通过对数据操作情况(任务、访问次数、编辑时长等)进行日志记录,形成非结构化数据检索数据集。在此基础上,定义数据的任务相似度和数据热度计算方法实现该算法。结合实例仿真,对算法进行评估,并将仿真结果与其他算法进行比较,证明了该排名算法的准确率优于其他算法。
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提出一种用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵的方法,并将其应用在图像重建和识别领域中。首先构造一种稀疏相似性度量,然后将其嵌入到传感矩阵的模糊代价函数中,最终传感矩阵的原子更新按照模糊方式进行计算。用该方法优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性,并且样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量。在ORL和FERET人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了该算法的有效性。