-
题名一种基于细节点局部描述子的指纹图像匹配方法
被引量：4
- 1
-
-
作者
陈晖
殷建平
祝恩
胡春风
李永
-
机构
国防科学技术大学计算机学院
-
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2010年第1期87-91,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60603015)
高等学校全国优秀博士学位论文作者资助项目(2007B4)
湖南省教育厅资助科研项目(湖南省优秀博士学位论文获得者资助项目)
-
文摘
非线性形变现象在指纹图像中十分普遍,严重地制约了指纹识别系统的识别性能。为了克服指纹图像中的全局非线性形变,本文提出了指纹图像匹配"整体对齐,局部匹配;粗糙对齐,精确匹配"的原则。在此基础上,本文设计了一种细节点局部邻域描述子,利用该描述子对齐指纹图像,研究了基于该描述子的指纹图像相似度计算方法。基于FVC2000 DB2、FVC2002 DB1和FVC2004 DB2的一系列实验结果表明,本文提出的算法性能优于同类算法,能够有效抑制非线性形变对指纹图像匹配的影响。
-
关键词
非线性形变
细节点局部描述子
指纹图像匹配
指纹识别竞赛
等错误率
-
Keywords
nonlinear distortion
local minutia descriptor
fingerprint matching
FVC
EER
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于融合度量策略的小样本金属缺陷识别研究
被引量：1
- 2
-
-
作者
唐东林
刘铭璇
何媛媛
杨洲
程衡
丁超
-
机构
西南石油大学机电工程学院石油天然气装备教育部重点实验室
四川省特种设备检验研究院
西南石油大学石油天然气装备教育部重点实验室
-
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第4期107-113,共7页
-
基金
四川省市场监督管理局科技计划项目(SCSJZ2022007)资助
-
文摘
针对目前金属表面缺陷分类,数据稀缺且标注步骤繁琐昂贵的问题,将小样本度量学习引入金属表面缺陷分类中,提出了一种小样本分布度量网络模型FDM-FSL:用信息更加丰富的细节描述子来表征图像特征,并通过空间注意力机制筛选获得更具判别力的描述子信息,最后引入融合KL散度和EMD距离的图像到类的度量方式以考虑查询集和支持集类别的分布一致性。实验结果表明,提出的网络模型在小样本数据集MiniImageNet上拥有更加优良的度量能力,5类5样本下平均识别精度相较经典的RelationNet、CovaMNet、DN4算法识别准确率提高了6.34%、5.78%、1.25%。在金属缺陷数据集NEU-DET上5类5样本平均识别准确率分别提高了2.87%、3.34%、2.5%。
-
关键词
金属缺陷分类
度量学习
小样本学习
空间注意力
细节描述子
-
Keywords
classification of metal defects
metric learing
few-shot learning
spartial attention mechanism
detail descriptor
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
