1)palmprint recognition掌纹识别
1.Small sample palmprint recognition with two-directional local preserving projections;基于二维局部保留映射的小样本掌纹识别
2.Online palmprint recognition using line edge map;基于LEM的在线掌纹识别
3.Research on palmprint recognition based on SVM;基于支持向量机的掌纹识别研究
英文短句/例句
1.Ontology and the lines of palm distinguishes the construction of ontology;Ontology及掌纹识别ontology的构建
2.Research on Palmprint Recognition Based on LOG-GABOR Filter;基于LOG-GABOR滤波的掌纹识别算法研究
3.Palmprint Identification Based on Weighting Key Point Scheme;基于关键点加权的掌纹识别方法研究
4.Research on Palmprint Recognition System Based on Principle Line Features;基于主线特征的掌纹识别系统的研究
5.Palmprint Recognition Based on Two-dimension Gabor Filter;基于二维Gabor滤波器的掌纹识别
6.Research on Palmprint Recognition Technology Based on Wavelet Transform;基于小波变换的掌纹识别技术的研究
7.The Design of S3C2410-based Handprint Recognition System;一种基于S3C2410的掌纹识别系统设计
8.Palmprint Identification Method Based on Zernike Moment and Neural Network基于Zernike矩及神经网络的掌纹识别方法
9.Investigation on Qt/Embedded Embedded Palmprint Identification System基于Qt/Embedded的嵌入式自动掌纹识别系统
10.Palmprint recognition based on two-directional two-dimensional principal component analysis基于双向二维主成分分析的掌纹识别
11.Palmprint Recognition Based on Non-Negative Matrix Factorization and General Discriminant Analysis基于非负矩阵分解和广义判别分析的掌纹识别
12.Palmprint Recognition System with Preprocessing Based on Partial Differential Equations;基于偏微分方程预处理的掌纹识别系统
13.Research of Palmprint Identification Method Based on Fusion Features and Neural Network;基于特征融合和神经网络的掌纹识别方法研究
14.Palmprint Recognition Research Based on Improved PCA and ICA;基于改进的PCA和ICA算法的掌纹识别研究
15.Research of Palmprint Identification Method Using Compound Neural Network;基于复合神经网络的掌纹识别方法的研究
16.Design and Implementation of Embedded Palm Print Recognition System Based on SOPC Technology;基于SOPC技术的嵌入式掌纹识别系统设计与实现
17.A Hierarchical Online PalmPrint Recognition Research with Multiple Features;一种分层的基于多特征的在线掌纹识别研究
18.Study on Preprocessing Approach and Feature Extraction in Palmprint Recognition;掌纹识别中预处理和特征提取的初步研究
相关短句/例句
palmprint identification掌纹识别
1.Wavelet based independent component analysis for palmprint identification;基于小波分解的独立分量掌纹识别方法
2.Hierarchical palmprint identification based on gabor filter and LBP;基于Gabor滤波器和LBP的分级掌纹识别
3.Palmprint Identification Based on Weighting Key Point Scheme;基于关键点加权的掌纹识别方法研究
3)Palmprint Identification Technology掌纹识别技术
4)Palmprint Identification System掌纹识别系统
1.Research and Realization of Palmprint Identification System;掌纹识别系统的研究与实现
5)Palmprint Recognition System掌纹识别系统
6)automatic palmptint identification自动掌纹识别
延伸阅读
"泛魔"识别模型 一种以特征分析为基础的图像识别系统。1959年B.塞尔弗里吉把特征觉察原理应用于图像识别的过程，提出了"泛魔"识别模型。这个模型把图像识别过程分为不同的层次，每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。塞尔弗里吉把每种特征分析机制形像地称作一种"小魔鬼"，由于有许许多多这样的机制在起作用，因此叫做"泛魔"识别模型。这一模型的特点在于它的层次的划分。 "泛魔"识别模型系统的图像识别共有4个层次(见图)。第一层是执行最简单任务的"映象鬼"，它们只是记录外界的原始形象,正像视网膜获得外界刺激的映象;然后由"特征鬼"进一步分析这个映象。在分析过程中，每个特征鬼都去寻找与自己有关的图像特征。例如，在识别英文字母时，每个特征鬼负责报告字母的一种特征及其数量，如垂直线、水平线、斜线、直角、锐角，不连续曲线和连续曲线等；再由"认知鬼"接受特征鬼的反应，每个认知鬼都从特征鬼的反应中寻找与自己负责识别的图像有关的特征,发现了这种特征时,它就"叫喊"，发现的特征越多，"叫喊"声越大;最后,"决策鬼"根据许多"认知鬼""叫喊"声的大小，选择叫喊声最大的"认知鬼"的反应作为所要识别的图像。 例如在识别字母R时,"映象鬼"先对R进行编码,把信息传递给"特征鬼"作进一步加工,这时会有5个"特征鬼"分别报告图像所包括的一条垂线、两条水平线，一条斜线,3个直角和一条不连续曲线。然后许多"认知鬼"则根据所报告的这些特征及其数量来识别是否是自己负责的字母。这时D、P、R鬼都会有反应，但P鬼只有 4个特征与其符合,并有一特征（斜线）与其不符合；D鬼只有3个特征与其符合,并有两个特征（斜线、直角）与其不符合；只有R鬼有5个特征与其符合,而且这5个特征又包括了R的全部特征，所以R鬼的叫喊声最大，因此"决策鬼"就很容易地作出选择R的决定。 "泛魔"识别模型对于相似的图形也可以分辨，不致混淆；对于失真的图形,如字母的大小发生变化时,识别也不致发生困难。以特征分析为基础的"泛魔"识别模型是一个比较灵活的图像识别系统。它可进行一定程度的学习，如"认知鬼"可逐渐学会怎样解释与它所负责的字母有关的各种特征；它还可以容纳具有其他功能的鬼。这个系统现在也被用来描述人的图像识别过程。
