一种基于局部结构信息的指纹伪特征滤除算法.pdf
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基于局部细节特征的二次指纹匹配算法.pdf
清华大学学报 自然科学版 年 第 卷 第 期
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基于局部细节特征的二次指纹匹配算法
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基于局部结构和质量因子的指纹匹配算法研究与实现的开题报告
一、研究背景
随着生物技术的不断发展和普及，指纹识别技术也越来越受到重视。指纹是指指尖表面的皮肤纹路形成的独特图案，每个人的指纹都是不同的。指纹识别技术就是通过比对指纹图像来识别一个人的身份。
指纹匹配算法是指纹识别技术中最核心的算法之一。在指纹匹配算法的研究方面，近年来出现了许多不同的算法，如局部结构和质量因子相结合的指纹匹配算法，具有优异的指纹匹配精度和鲁棒性。
二、研究目的
本研究旨在基于局部结构和质量因子的指纹匹配算法，提高指纹匹配的精确性和稳定性，以更好地应用于实际指纹识别系统中。
三、研究内容
1.研究指纹图像的局部结构特征
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一种基于局部信息的社会网络聚类算法的开题报告
一、研究背景
社会网络是人类社会的重要组成部分，它包括人与人之间的社交关系、组织结构等。社交网络分析是一种用于研究社会网络的技术，它可以通过分析社交网络中的节点和边的特征，揭示社会网络中的潜在规律和特征，为社会科学和商业决策等领域提供帮助。
社交网络通常具有包括高度聚集性和复杂性的特点。社交网络聚类是社交网络分析中一个重要的研究主题。聚类算法可以将社交网络中的节点分成若干个组，使得组内节点之间的联系紧密，而组间联系很弱。聚类分析可以帮助我们更好地理解社交网络中的组织结构和社交现象。
目前，社交网络聚类算法有许多，其中以基于社区的聚类算法最为流行。但
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33 5 Vol. 33 No. 5
2010 5 CH INESE JOURNA L OF COMPU TERS May 2010
杨 恒 王 庆
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112989272 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202011623050.7
(22)申请日 2020.12.31
(71)申请人 中科院计算技术研究所大数据研究
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全局和局部特征相结合的智能指纹匹配算法研究的中期报告
一、研究背景
指纹作为最常见的生物特征之一，被广泛应用于身份认证、刑侦破案等领域。但是，传统的指纹识别技术存在诸如干扰、噪声等问题，导致匹配准确率偏低。为提高指纹匹配准确率，研究人员提出了基于全局特征的指纹匹配算法和基于局部特征的指纹匹配算法。前者通过整体特征匹配，后者则通过局部特征匹配。
然而，这两种算法各有优缺点。全局特征算法可匹配性强，但鲁棒性差，容易受到外界影响，如伸缩变换、旋转等。而局部特征算法则可克服这一缺点，但需要较高的计算资源，且对指纹图像的质量要求高。
因此，结合全局和局部特征的智能指纹匹配算法能够较好地克服以上的缺陷，提
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探索基于局部特征匹配的网格去噪算法：原理、实践与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，三维数字模型在众多领域如影视制作、游戏开发、虚拟现实、工业设计、医疗辅助等中扮演着至关重要的角色。随着三维扫描技术和深度相机的迅速发展与广泛应用，从现实世界物体创建三维形状变得愈发容易，这极大地推动了相关产业的进步。例如在影视制作中，通过三维扫描可以快速获取演员的面部表情和身体动作，为角色动画制作提供了更加真实和生动的素材；在工业设计领域，能够对复杂的机械零部件进行精确建模，提高设计效率和质量。
然而，在获取三维数据的过程中，由于设备精度限制、设备运动、物体遮挡、光线反射以及人为操作等不
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基于顶点局部特征度网格模型分割算法 摘 要：网格模型的简化要兼顾保持细节特征和快速这两个基本原则，而对网格模型进行分割可以有效提高模型简化效率。提出了一种基于顶点局部特征度的网格模型分割算法。分割时，网格模型要求分割成大小适中、密度差异相对明显的连续区域，区域边缘平滑，且所有三角形均属于某个区域。通过引入顶点局部特征度的概念对区域生长算法进行了改进
关键词关键词：网格模型；顶点局部特征度；区域分割；区域生长
DOIDOI：10.11907/rjdk.161477
中图分类号：TP312
文献标识码：A ：1672-7800（2016）008-0021-02
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一种基于多尺度局部分形维轮廓不规则
①
特征提取
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112986301 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110203223.8
(22)申请日 2021.02.23
(71)申请人 成都大学
地址 61