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赵联征

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:山东大学更多>>
发文基金:山东大学自主创新基金山东省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇指纹
  • 2篇指纹识别
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇指纹图
  • 1篇指纹图像
  • 1篇指纹图像质量
  • 1篇视频
  • 1篇图像
  • 1篇图像质量
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 2篇山东大学
  • 1篇山东中医药大...
  • 1篇山东大学威海...

作者

  • 2篇赵联征
  • 1篇尹义龙
  • 1篇秦伟
  • 1篇何雪英
  • 1篇乔昊

传媒

  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
指纹图像质量评估方法与应用研究
指纹识别是生物特征识别中出现最早、技术较为成熟的一种身份认证方式。由于指纹识别技术的唯一性、不变性和方便性等特点,被广泛应用于各个领域。自动指纹识别技术也是生物特征识别研究领域的一个热点,并取得了许多研究成果。但是,自动...
赵联征
关键词:指纹识别指纹图像质量支持向量机
基于机器学习的视频指纹识别被引量:1
2011年
把视频应用于指纹识别,定义指纹视频的内部相似性(inside similarity,SI)和一对待匹配指纹视频的外部相似性(outside similarity,SO),计算两个视频的匹配分数来表示它们的相似性,大大提高了自动指纹识别系统的识别率。为寻求更好的识别效果,提出把一次匹配结果作为一个样本,将SI和SO作为一个样本的两个特征的新思路,把判断一次匹配是同源匹配还是异源匹配问题转化为对具有二维特征(SI,SO)的样本进行分类的问题。在样本集上应用常见的机器学习算法,对每次的匹配结果进行分类。在两组样本集上的实验结果为应用机器学习算法得到的最低错误率分别为0.170 4%和0.110 6%,而使用阈值得到的最低错误率分别为0.222 9%和0.1700%。结果表明,相比使用阈值来区分指纹同、异源的方法,应用机器学习算法不仅提高了识别率,而且省去了计算两个视频的匹配分数时对参数和阈值的复杂选取过程。
何雪英秦伟尹义龙赵联征乔昊
关键词:指纹识别视频
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