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一种结合PCA与信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法
被引量：
5
1
作者
宋丹
石勇
邓宸伟
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第7期1636-1641,共6页
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子在目标匹配与识别过程中特征向量维数较大、匹配实时性较差的问题,提出一种结合主成分分析(PCA)与图像信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法.首先分析SIFT特征向量矩阵的稀疏性,用170组不同场景图像提取...
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子在目标匹配与识别过程中特征向量维数较大、匹配实时性较差的问题,提出一种结合主成分分析(PCA)与图像信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法.首先分析SIFT特征向量矩阵的稀疏性,用170组不同场景图像提取的SIFT特征向量作为训练数据,并对其进行PCA投影,生成特征向量PCA矩阵组;其次根据PCA矩阵能量层次与图像信息熵的关系筛选出PCA模板并拟合出"维度-信息熵"关系式;最后,加载PCA模板及"维度-信息熵"关系式,根据测试图像的信息熵,构建自适应降维算法,对测试图像的SIFT特征向量进行降维.本文采用多组图像验证本算法的匹配性能,实验结果表明,本算法能够针对不同场景进行自适应降维,降维后特征点匹配过程耗时降低,匹配精度与降维前相近.
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关键词
SIFT描述子
主成分分析
信息熵
特征降维
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职称材料
生物识别技术及其在金融支付安全领域的应用
被引量：
20
2
作者
宋丹
黄旭
《信息安全研究》
2016年第1期27-32,共6页
生物识别技术的发展、金融支付安全性的完善以及用户支付体验需求的提升共同催生了生物识别支付,这种新型的支付方式对生物识别技术的硬件和软件都提出了较高的要求.在大数据、云计算和智能硬件发展的基础上,生物特征的采集精度、处理...
生物识别技术的发展、金融支付安全性的完善以及用户支付体验需求的提升共同催生了生物识别支付,这种新型的支付方式对生物识别技术的硬件和软件都提出了较高的要求.在大数据、云计算和智能硬件发展的基础上,生物特征的采集精度、处理速度以及存储容量都得到大幅提升,硬件方面已不是限制生物识别技术发展的最主要瓶颈.当前,生物识别面临的最大问题在于如何通过优化识别算法来提升生物支付的成功率和可靠性,并且寻找更有竞争力的生物识别支付场景,针对这2个问题,首先在论述生物特征识别技术及其流程的基础上分析了生物识别技术目前存在的问题及业界的解决途径;在此基础上分析了生物识别技术在金融支付安全领域的应用场景.
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关键词
生物特征
支付安全
特征提取
模式识别
多特征融合
空付
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职称材料
题名
一种结合PCA与信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法
被引量：
5
1
作者
宋丹
石勇
邓宸伟
机构
中国
工商银行
博士后
科研
工作
站
中国科学院大学博士后科研流动站
中国科学院大学
管理
学院
北京理工
大学
信息与电子
学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第7期1636-1641,共6页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2015AA8017032)资助
国家自然科学基金项目(61301090)资助
文摘
针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子在目标匹配与识别过程中特征向量维数较大、匹配实时性较差的问题,提出一种结合主成分分析(PCA)与图像信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法.首先分析SIFT特征向量矩阵的稀疏性,用170组不同场景图像提取的SIFT特征向量作为训练数据,并对其进行PCA投影,生成特征向量PCA矩阵组;其次根据PCA矩阵能量层次与图像信息熵的关系筛选出PCA模板并拟合出"维度-信息熵"关系式;最后,加载PCA模板及"维度-信息熵"关系式,根据测试图像的信息熵,构建自适应降维算法,对测试图像的SIFT特征向量进行降维.本文采用多组图像验证本算法的匹配性能,实验结果表明,本算法能够针对不同场景进行自适应降维,降维后特征点匹配过程耗时降低,匹配精度与降维前相近.
关键词
SIFT描述子
主成分分析
信息熵
特征降维
Keywords
SIFT descriptor
PCA
information entropy
feature descending dimension
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
生物识别技术及其在金融支付安全领域的应用
被引量：
20
2
作者
宋丹
黄旭
机构
中国
工商银行
博士后
科研
工作
站
中国科学院大学博士后科研流动站
中国
工商银行城市金融研究所
出处
《信息安全研究》
2016年第1期27-32,共6页
文摘
生物识别技术的发展、金融支付安全性的完善以及用户支付体验需求的提升共同催生了生物识别支付,这种新型的支付方式对生物识别技术的硬件和软件都提出了较高的要求.在大数据、云计算和智能硬件发展的基础上,生物特征的采集精度、处理速度以及存储容量都得到大幅提升,硬件方面已不是限制生物识别技术发展的最主要瓶颈.当前,生物识别面临的最大问题在于如何通过优化识别算法来提升生物支付的成功率和可靠性,并且寻找更有竞争力的生物识别支付场景,针对这2个问题,首先在论述生物特征识别技术及其流程的基础上分析了生物识别技术目前存在的问题及业界的解决途径;在此基础上分析了生物识别技术在金融支付安全领域的应用场景.
关键词
生物特征
支付安全
特征提取
模式识别
多特征融合
空付
Keywords
biometric
payment security
feature extraction
pattern recognition
multi-feature
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种结合PCA与信息熵的SIFT特征向量自适应降维算法
宋丹
石勇
邓宸伟
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
生物识别技术及其在金融支付安全领域的应用
宋丹
黄旭
《信息安全研究》
2016
20
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职称材料
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