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基于三维曲面特征的立体赤足迹识别方法研究
中文名称: 基于三维曲面特征的立体赤足迹识别方法研究
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论文编号: 3152672收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Stereo Bare Footprint Biometrics Recognition Based on Curved Surface Features
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 信号与信息处理
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 生物特征识别 立体赤足迹 特征提取 特征选择 神经网络集成 高斯曲率 法向量
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:近年来,随着信息技术的蓬勃发展,基于生物特征的身份识别技术已成为目前信息处理研究领域的热点之一。立体赤足迹也是一种载荷着人体生理特征的重要痕迹信息。虽然足迹身份鉴别在刑事侦查等领域得到了长期的应用并积累了一定的专家经验,但由于足迹形成条件多变,数据采集、测量和特征描述与识别难度大,国内外学术界对于足迹所载荷的生物特征及其规律的研究尚不够活跃。足迹生物特征识别领域还有诸多问题需要解决。 本文以立体赤足迹深度数据为研究对象,运用模式识别技术,探索研究基于三维曲面特征的立体赤足迹识别方法,取得了以下四个方面的研究成果: 1、运用主成分分析和Fisher线性判别分析方法,构造了一种利用特征提取实现特征降维的立体赤足迹识别方法。该识别方法运行效率高,立体赤足迹身份鉴别的正确率达到0.78。 2、构造了一种利用特征选择实现特征降维的立体赤足迹识别方法。该方法首先针对实验数据的特点,设计了三种功能不同的特征选择算法的具体实现方法,并综合运用这三种特征选择算法构成了一种三步式的特征选择结构以逐步降维,简化了模型;然后在降维后的特征子集上运用贝叶斯决策规则进行分类识别。该方法的运行效率相对较低,但正确识别率较高,用该方法进行立体赤足迹身份鉴别的正确率达到0.83。 3、提出了一种基于神经网络集成的立体赤足迹识别方法。该方法将扰动训练数据和扰动输入特征集相结合,提高了神经网络集成的性能。运用该方法进行立体赤足迹身份鉴别的正确率达到0.81。 4、提出了一种基于高斯曲率和法向量的三维曲面相似性判别方法。该方法通过统计三维曲面表面的高斯曲率和法向量的分布情况来衡量三维曲面间的相似度,具有平移不变性和旋转不变性的特点,且适用于任何刚性三维物体。在一些简单三维物体以及立体赤足迹的相似性判别实验中证实了该方法的有效性。
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