2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、手背靜脈識(shí)別近幾年來(lái)發(fā)展愈發(fā)迅猛,成為一種新興的生物領(lǐng)域的圖像識(shí)別技術(shù),在現(xiàn)在有的各種識(shí)別技術(shù)中備受大家關(guān)注。較好的獨(dú)特性和適應(yīng)性是手背靜脈識(shí)別中的重要優(yōu)勢(shì),但是也存在相應(yīng)的弊端,如采樣和識(shí)別步驟時(shí),仍存在識(shí)別率不高和效率較低等問(wèn)題,因此解決準(zhǔn)確性與效率等問(wèn)題將成為將此技術(shù)投入應(yīng)用的關(guān)鍵。貝葉斯算法雖在識(shí)別領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用,但是若逐個(gè)識(shí)別效率低下,文章將針對(duì)常用的幾種不同圖像分割算法進(jìn)行討論,并結(jié)合聚類優(yōu)化后的貝葉斯算法,在保證一定準(zhǔn)確

2、性的前提下,來(lái)提高大數(shù)據(jù)量情況下手背靜脈識(shí)別的效率。
  在充分對(duì)比討論后,最終選用了 niblack算法作為邊緣檢測(cè)使用的算法,再經(jīng)小波變換提取紋理特征后,進(jìn)行均勻分布降維。然后得到圖片紋理特征矩陣,并通過(guò)k中心點(diǎn)算法實(shí)現(xiàn)了聚類,最終在聚類的結(jié)果上進(jìn)行貝葉斯識(shí)別。最終成功實(shí)現(xiàn)一種在大數(shù)據(jù)量背景下,識(shí)別效率較高,準(zhǔn)確度好的識(shí)別算法。
  本文的主要工作包括:
 ?。?)為突出圖像的紋理信息,對(duì)多種圖像分割及邊緣檢測(cè)算法

3、進(jìn)行實(shí)現(xiàn)并討論,分析各種算法的優(yōu)勢(shì)劣勢(shì),其中包括sobel、roberts、prewitt、log等算子,以及區(qū)域生長(zhǎng)、Hough變換、閾值分割等算法和 niblack算法。并從視覺(jué)效果進(jìn)行考量,篩選出一個(gè)效果好效率高的算法。
  (2)由于在大數(shù)據(jù)量的背景下,單個(gè)手背靜脈識(shí)別效率低下,所以先對(duì)處理后的圖像集通過(guò)小波變換對(duì)紋理特征提取,求取均勻分布等方式,進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,得到結(jié)果集矩陣。通過(guò)反復(fù)試驗(yàn)的方式得到一個(gè)合適的聚類數(shù)經(jīng)驗(yàn)值,

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