基于脊线相似性的指纹三角形匹配算法

指纹匹配算法是指纹准确识别的关键算法之一。在常见的三角形匹配算法的基础上,提出了一种改进的基于脊线相似性的三角形匹配算法。在对指纹预处理图像进行八邻域特征提取后,利用脊线的相似性选择特征点进行三角形匹配,在一定程度上减少了相似三角形的个数,提高了匹配速度与精度。实验证明,本算法取得了良好的识别效果。     

基于相位相关和自适应阈值的图像亚像素配准

针对图像的亚像素配准问题,提出了一种基于相位相关和自适应阈值技术来计算图像间平移参数的方法.先通过传统的相位相关技术得到图像间的整数平移参数,接着引入由整数平移参数自适应确定的阈值来消除相位相关矩阵的主导奇异向量中相应的高频部分,最后使用主导奇异向量剩下的部分来估计非整平移参数.实验结果证实了这一方法具有较高的配准精度和鲁棒性.     

基于有色Petri网的移动IP注册过程安全性分析

在分析移动IP注册工作机制及安全威胁的基础上,分别建立了基于有色Petri网的移动IP注册模型和攻击模型,通过推理验证了攻击的可达性,最后给出了相应的防护方法。     

使用平均周期进行指纹分类

提出了一种基于指纹平均周期的分类方法,通过计算指纹的平均周期并按照平均周期将数据库中的指纹进行排序,该方法可有效地提高指纹的搜索速度。若将基于指纹周期的分类算法和现有的指纹分类算法结合起来,则可进一步提高指纹搜索效率。     

一种基于图像分类的遥感图像配准方法

遥感图像配准是遥感图像融合中最重要的预处理步骤。寻找适应性强、精度高、计算快的配准算法一直是研究的核心问题。在研究现有配准算法的基础上,提出了一种基于图像分类的特征匹配方法。该方法在基于控制点的多项式粗配准的基础上,利用分类图像相关实现了基于仿射变换模型的精配准。实验结果表明:对于同质和异质遥感图像,此方法的配准精度都达到了子像素级;而计算量与传统的基于灰度相关的方法和基于特征匹配的方法相比则大为减少。     

点邻域尺度差异描述的点云配准算法

针对传统特征描述符计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于不同尺度点邻域特征信息差异的点云配准算法。在特征描述符方面,对关键点选取不同尺度的邻域空间,计算各尺度空间之间的特征值归一化向量差异和法向量夹角,建立点邻域尺度差异描述符,特征描述符计算简单且节省时间。在关键点选取方面,根据曲面形状指数设计了一种寻找关键点的方法,提取的点具有很好的代表性。在对应关系寻找方面,提出一种基于欧式距离的对应点二重筛选方法,找出对应点对集,设计了基于全局距离的全局最优点云变换矩阵求取方法。实验结果表明,点邻域尺度差异描述的点云配准算法具有良好的配准精度和稳健的噪声鲁棒性。     

折反射全景与遥感图像融合的建筑物高程自动提取方法

为了解决三维城市重建中的建筑物高程提取问题,提出一种折反射全景与遥感图像融合的建筑物高度自动提取方法.该方法分为三步,首先进行折反射全景与遥感图像的配准,然后利用配准结果提取折反射全景图像中建筑物的底部和顶部边界,最后基于边界信息,根据折反射全景成像光路跟踪模型计算建筑物的高度,整个提取过程自动完成.实验结果证明该方法...     

消防安全户籍化监管问题与对策研究

介绍消防安全“户籍化”的定义,指出“户籍化”管理在消防安全工作中的具体运用和存在的问题,从长效机制、典型示范、服务效能等方面,就如何全面推进消防安全“户籍化”管理提出对策和建议.     

基于快速点特征直方图的特征点云迭代插值配准算法

为提高三维激光扫描点云数据的配准精度,提出了一种基于快速点特征直方图特征的迭代插值配准方法。配准过程中,点云数据获取时受扫描仪分辨率影响,点云局部或整体密度偏小,两次测量点云数据的相同位置不存在完全相同的点,以致对应点之间存在误差。为减小误差对配准精度影响,引入迭代插值方法,增加点云整体密度。通过计算关键点的快速点特征直方图的特征寻找对应关系,使用随机采样一致算法去除错误对应关系,对对应点协方差矩阵进行奇异值分解求得粗配准旋转平移矩阵,再使用迭代最近点算法进行点云的精确配准。实验结果表明,改进的配准方法简单、稳定可靠、计算速度有所增加,有效地提高了配准精度。     

基于贴近度的雷达信号个体识别方法

雷达信号个体识别是雷达信号识别领域的研究热点,雷达"指纹"特征参数的选取、雷达"指纹"特征参数的高精度测量以及雷达信号个体识别算法是雷达信号个体识别的3个关键技术.提出了将贴近度运用于雷达信号个体识别中,采用了基于阀值原则与贴近度原则相结合的识别手段,给出了个体识别流程和个体数据库中特征参数权重更新手段.理论分析与计算机仿真表明,该方法是切实有效的.