基于手部特征的识别技术有哪些

基于手部特征的多模态生物识别技术研究

基于手部特征的生物多模态技术研究

摘 要

随着科学技术与时俱进的脚步，人们对于安全问题的关注性也越来越高，生物识别的技术优势越加突出了其重要性，生物特征识别就是指进行身份的判断时利用人类所特有的生理特征和行为特征。但同时基于单模态的身份识别技术却有着一些缺点，比如防伪性能差，易被窃取等，本文就这一问题而提出了多模态生物识别技术，它就是通过利用多种生物特征的融合技术进行身份识别和身份验证，主要优势在提高识别效率，抗噪性、普适性等方面都有所改善。虽然近年来多模态生物识别技术已经得到了多方面各个层次的关注和重视。但是，目前该技术仍然不是十分成熟，需要我们在以后的工作中进一步研究和探讨。

我们将具有丰富特征的人体手部作为本论文的研究重点，本文研究的手部的生物特征主要是基于掌纹特征和手形特征的，他们作为生物识别特征具有稳定性和唯一性，本文主要基于小波变换对生物特征进行分析，基于小波变换的生物特征提取方式，接着运用了改进后的典型相关分析方法，对所提取的手形和掌纹两种生物特征的特征向量在特征层的融合方法，此种方法主要是通过引入矫正系数，通过对投影方向上的特征矢量的调整，使准则函数值达到最大的要求。

本文主要利用人手

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婚内离婚协议的特征有哪些？

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现在很多习惯婚内签订离婚协，觉得这样有保障，那么从法律角度而言，议签订离婚协议到底好不好，对夫妻关系有没有影响？婚内离婚协议的特征有哪些？婚内离婚协议什么时候生效？我们将在下文为您一一解答这些问题。

婚内离婚协议的特征：协议内容的复合性、生效条件的特别性、婚姻关系解除效力的前置性

一、协议内容的复合性

婚内离婚协议的内容不是单一的，而是复合的，其内容涉及夫妻身份关系的解除、有关财产的分割、子女由谁直接抚养及抚养费的承担、探视权的约定等等，既包括人身关系，也包括财产关系。 二、生效条件的特别性

一般情况下，民事合同只要符合法律规定的民事法律行为应当具备的条件，双方达成一致意见即可生效，对双方当事人产生法律拘束力。离婚协议可归属于民事合同，但其生效条件却有特别之处。我国《婚姻法》第三十一条规定，男女双方自愿离婚的，必须

基于几何特征的人脸识别

学号： 姓 名：

(上海大学 机电工程与自动化学院，200072)

摘 要：人脸识别技术作为多学科领域的、具有挑战性的课题，它覆盖了数字图像处理、模式识别、神经网络、数学等诸多学科的内容，同时也具有十分广泛的应用价值。在人脸识别领域，基于几何特征的人脸识别算法因其计算简单、使用有效等特性，引起了人们的广泛注意，并已成为人脸图像特征提取和识别的主流方法之一。本文定位人脸器官，通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于灰度投影的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸特征用一组几何特征向量表示，识别归结为特征向量之间的匹配。本文工作包括：

(1)对灰度积分投影理论进行了详细的介绍和分析。这种方法是目前定位人脸轮廓的主要方法。在此基础上对一种新的在竖直方向上定位人脸左右轮廓的灰度差投影法进行了改进。投影法本质上是一种基于统计的方法，在具体应用时又结合了人脸特征分布的先验知识。这种方法不需要对积分投影图做任何平滑处理等操作，因而算法简单，准确率高，速度很快。

(2)提出了一种精确定位眼睛的方法，该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合，将传统的积分投影法与

基于几何特征的人脸识别

学号： 姓 名：

(上海大学 机电工程与自动化学院，200072)

摘 要：人脸识别技术作为多学科领域的、具有挑战性的课题，它覆盖了数字图像处理、模式识别、神经网络、数学等诸多学科的内容，同时也具有十分广泛的应用价值。在人脸识别领域，基于几何特征的人脸识别算法因其计算简单、使用有效等特性，引起了人们的广泛注意，并已成为人脸图像特征提取和识别的主流方法之一。本文定位人脸器官，通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于灰度投影的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸特征用一组几何特征向量表示，识别归结为特征向量之间的匹配。本文工作包括：

(1)对灰度积分投影理论进行了详细的介绍和分析。这种方法是目前定位人脸轮廓的主要方法。在此基础上对一种新的在竖直方向上定位人脸左右轮廓的灰度差投影法进行了改进。投影法本质上是一种基于统计的方法，在具体应用时又结合了人脸特征分布的先验知识。这种方法不需要对积分投影图做任何平滑处理等操作，因而算法简单，准确率高，速度很快。

(2)提出了一种精确定位眼睛的方法，该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合，将传统的积分投影法与

基于几何特征的人脸识别

学号： 姓 名：

(上海大学 机电工程与自动化学院，200072)

摘 要：人脸识别技术作为多学科领域的、具有挑战性的课题，它覆盖了数字图像处理、模式识别、神经网络、数学等诸多学科的内容，同时也具有十分广泛的应用价值。在人脸识别领域，基于几何特征的人脸识别算法因其计算简单、使用有效等特性，引起了人们的广泛注意，并已成为人脸图像特征提取和识别的主流方法之一。本文定位人脸器官，通过人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识，利用基于灰度投影的方法在知识的层次上提取人脸面部主要器官特征，将人脸特征用一组几何特征向量表示，识别归结为特征向量之间的匹配。本文工作包括：

(1)对灰度积分投影理论进行了详细的介绍和分析。这种方法是目前定位人脸轮廓的主要方法。在此基础上对一种新的在竖直方向上定位人脸左右轮廓的灰度差投影法进行了改进。投影法本质上是一种基于统计的方法，在具体应用时又结合了人脸特征分布的先验知识。这种方法不需要对积分投影图做任何平滑处理等操作，因而算法简单，准确率高，速度很快。

(2)提出了一种精确定位眼睛的方法，该算法将眼区灰度总体分布特点与眼部灰度变化特点相结合，将传统的积分投影法与

基于Gabor特征的人脸识别算法的研究

中国农业大学 周光富

摘要：Gabor特征能从不同方向和尺度有效表示人脸图片的局部特征,但是利用传统Gabor特征的方法却忽略原始人脸图片所包含的全局特征.文中把Gabor特征和原始图片信息结合起来,构成增强的Gabor特征,并结合直接分步线性判别分析算法,提出一种人脸识别方法.在Yale、ORL和Georgia Tech人脸库的仿真实验结果表明,相对于传统Gabor特征,增强Gabor特征能够有效提高人脸识别率.

关键字：Gabor，人脸识别

The Survey of Face Recognition Based on Gabor Feature

ABSTRACT

Gabor features Call effectively represent the local features of face image with different directions and scales．However，traditional Gabor features based algorithms neglect the global features of the original image．

人脸识别论文 （基于特征脸）

学生姓名： 陈立 学 号： 20107977 专业年级： 10级计算机科学与技术一班

摘 要

生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。

本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。

（2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。

关键词：人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析

第一章 人脸识别概述

1.1 生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然

人脸识别论文 （基于特征脸）

学生姓名： 陈立 学 号： 20107977 专业年级： 10级计算机科学与技术一班

摘 要

生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。

本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。

（2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。

关键词：人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析

第一章 人脸识别概述

1.1 生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然

人脸识别论文 （基于特征脸）

学生姓名： 陈立 学 号： 20107977 专业年级： 10级计算机科学与技术一班

摘 要

生物特征识别技术使用了人体本身所固有的生物特征，与传统的身份识别方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性、和有效性，越来越受到人们的重视。人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。人脸识别在公共安全、证件验证、门禁系统、视频监视等领域中都有着广泛的应用前景。

本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。

（2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。

关键词：人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析

第一章 人脸识别概述

1.1 生物特征识别技术

生物特征识别技术是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。生理特征与生俱来多为先天性的;行为特征则是习惯使然

项目题目： 基于Matlab的语音识别 一、引言

语音识别技术是让计算机识别一些语音信号，并把语音信号转换成相应的文

本或者命令的一种高科技技术。语音识别技术所涉及的领域非常广泛，包括信号处理、模式识别、人工智能等技术。近年来已经从实验室开始走向市场，渗透到家电、通信、医疗、消费电子产品等各个领域，让人们的生活更加方便。

语音识别系统的分类有三种依据:词汇量大小，对说话人说话方式的要求和对说话人的依赖程度。

(1)根据词汇量大小，可以分为小词汇量、中等词汇量、大词汇量及无限词汇量识别系统。

(2)根据对说话人说话方式的要求，可以分为孤立字(词)语音识别系统、连接字语音识别系统及连续语音识别系统。

(3)根据对说话人的依赖程度可以分为特定人和非特定人语音识别系统。

二、语音识别系统框架设计

2.1语音识别系统的基本结构

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语音识别系统本质上是一种模式识别系统，其基本结构原理框图如图l所示，主要包括语音信号预处理、特征提取、特征建模(建立参考模式库)、相似性度量(模式匹配)和后处理等几个功能模块，其中后处理模块为可选部分。

三、语音识别设计步骤

3.1语音信号的特征及其端点检测

图2 数字‘7’开