指纹匹配,fingerprint matching英语短句,例句大全

指纹匹配,fingerprint matching
1)fingerprint matching指纹匹配
1.A new fingerprint matching method based on minutiae of fingerprints;一个新的基于细节特征的指纹匹配方法
2.Approach of fingerprint matching using cupidity algorithm triangulation;利用贪心算法进行三角剖分的指纹匹配方法
3.A fingerprint matching algorithm of minutia based on local characteristic基于局部特征的点模式指纹匹配算法

英文短句/例句

1.Fingerprint Match Based on Hidden Markov Models基于隐马尔可夫模型的指纹匹配研究
2.Fingerprint Minutia Matching Algorithm Based on Similar Triangle Theory基于相似三角形原理的指纹匹配算法
3.Research on Fast Fingerprint Matching Algorithm Based on Minutiae基于点模式的快速指纹匹配算法研究
4.Research on Fingerprint Matching Using Fourier-Mellin Transform基于Fourier-Mellin变换的指纹匹配算法研究
5.A fingerprint matching algorithm of minutia based on local characteristic基于局部特征的点模式指纹匹配算法
6.There are two fingerprint matching technologies: matching based on minutia and matching based on the relation among ridges.指纹匹配技术分为两种:基于细节点的匹配和基于纹线相关性的匹配。
7.A Fingerprint Matching Algorithm Based on Angles Constructed by Minutia一种基于细节点生成角度的指纹匹配算法
8.The Design and Implement of the Network Fingerprint Matching System Based on uClinux OS;基于uClinux的网络指纹匹配系统设计与实现
9.Fingerprint recognition algorithm based on FMT and self-adapted tied spectrum band width基于FMT与自适应绑定频域带宽的指纹匹配方法
10.Fingerprint Enhancement and Texture Matching Based on Gabor Filter;基于加博滤波的指纹增强和纹理匹配
11.Fingerprint texture matching based on Log Gabor filtering基于Log Gabor滤波的指纹纹理匹配
12.Fingerprint matchingincludes feature extraction, feature code and minutiae matching.指纹特征匹配包括指纹特征提取，特征编码以及特征匹配等。
13.Application of Genetic Algorithm in Fingerprint Minutiae Recognition;遗传算法在指纹细节点匹配中的应用
14.Automatic Classifying and Matching Technology of Fingerprint Image;自动指纹图像分类与匹配方法的研究
15.A Wave Matching Based Algorithm for Fingerprint Image Series Mosaicking指纹图像帧序列拼接的波形匹配算法
16.Fingerprint Classification and Fingerprint Matching Based on Embedded Hidden Markov Model Model;基于嵌入式隐Markov模型的指纹分类和匹配研究
17.Study on Structure-based Fingerprint Representation and Matching Algorithm;基于结构的指纹表达及其匹配算法研究
18.Research on Fingerprint Recognition Algorithm Based on Structure Feature Matching;基于结构特征匹配的指纹识别算法研究

延伸阅读

恒星的“指纹”——光谱(图)仰望星海，星光点点，夜色深沉。要想分辨每一颗恒星的身份似乎是不可能的。那么，现在对每一颗恒星特征了解得如何呢?科学家的回答是既肯定，又简单。肯定和简单就在于当你走进恒星天文学家的观测研究室时，一切就会一目了然。你随便说一颗恒星，天文学家们就会胸有成竹地给你找出它的档案，告诉你这颗恒星的身份特征。表1恒星光谱分类光谱型恒星表温度恒星颜色O40000～25000K蓝色星B25000～12000K蓝白色星A11500～7700K白色星F7600～6100K黄白色星G6000～5000K黄色星K4900～3700K红橙色星M3600～2600K红色星(K是热力学温度单位，0℃=273．15K)　然而，19世纪中叶以前，人们要向天文学家们问起恒星的物理情况，天文学家们是无法回答的。因为他们也正在困惑和惆怅。仅依靠天文望远镜不能分辨出恒星的视面。恒星的光实在太微弱，即使看起来全天最亮的天狼星的光，也仅仅是太阳光的100亿分之一。然而，要了解恒星的物理本质，还非得在恒星的光中“作文章”不可。1825年，法国哲学家孔德断言：“恒星的化学组成是人类绝对不能得到的知识。”但是30多年后，天体分光术和照相术的发明，为天文学家们将这两者结合起来对恒星光谱进行分析研究创造了条件。通过天文望远镜和分光镜将恒星光分解成连续光谱，再把这种光谱拍照下来进行分析研究即可发现，原来每颗恒星光谱的谱线数目、分布和强度等情况均不一样。这些特征包含着恒星的许多物理化学信息。这一研究方法开创了研究恒星物理化学的新纪元，从此诞生了天体物理学。这是现代天文学新的生长点。到20世纪初，美国哈佛大学天文台已经对50万颗恒星进行了光谱研究，并对恒星光谱进行了分类。将恒星光谱分成主要七种类型（见表1）。通过对恒星光谱的观测和分析研究，才使我们了解到恒星表面大气层的温度、压力、密度、化学元素的成分、质量、体积、自转运动、距离和空间运动等一系列物理化学性质。可以毫不夸张地说，迄今关于恒星本质的知识，几乎都是从光谱研究中获得的。丹麦天文学家赫茨普龙和美国天文学家罗素，根据恒星光谱型和光度的关系，建起著名的“光谱—光度图”，也称赫——罗图（见图1）。大部分恒星分布在从图的左上到右下的对角线上，叫主星序。其他还有巨星、超巨星、亚巨星、亚矮星和白矮星等类型。因此，赫—罗图不仅给出了各类恒星的位置特点，同时也充分显示出恒星的演化过程。赫—罗图成为研究恒星的重要手段之一。O、B、A型称为“早型星”；F和G型称“中间光谱型”；K和M型称为“晚型星”。一条恒星光谱，一般只有几厘米到十几厘米长。为了拍摄一颗恒星的光谱，天文学家们要在天文望远镜旁等待曝光几小时到几个夜晚。细心的认星者一眼就能看出恒星的颜色不一样，有红色、黄色、蓝色和白色等，犹如五颜六色的明珠。恒星为什么有这么多种多样的诱人色彩呢?你是否有这样的常识：温度高的火焰是蓝白色，温度低的火焰是红色。恒星也是如此。不同颜色代表星体表面温度的不同。天体的温度不同，它们发出的光在不同波段的强度是不一样的。从恒星光谱型我们已经知道，不同颜色代表不同的温度。一般说来，蓝色恒星表面温度在25000K以上，如参宿七、水委一、马腹一(甲星)、十字架二(甲星)和轩辕十四等。白色恒星表面温度在11500～7700K，如天狼星、织女星、牛郎星、北落师门和天津四等。黄色恒星表面温度在6000～5000K，如五车二和南门二等。红色恒星表面温度在3600～2600K，如参宿四和心宿二等。