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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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指紋配準(zhǔn)方法及裝置
1. 痛點(diǎn)問(wèn)題
手指是三維柔性器官，在利用主流的接觸式指紋采集技術(shù)時(shí)，天然會(huì)引入皮膚變形，并且無(wú)法一次采集得到全部信息。變形給指紋識(shí)別以及指紋拼接帶來(lái)了很大挑戰(zhàn)。在指紋識(shí)別方面，為提高指紋識(shí)別率，通常在匹配前先使用指紋配準(zhǔn)技術(shù)將待匹配指紋與庫(kù)指紋進(jìn)行對(duì)齊，再計(jì)算匹配分?jǐn)?shù)。然而變形導(dǎo)致配準(zhǔn)偏差，從而影響識(shí)別率。目前的解決方案采取容忍偏差的方式，沒(méi)有精密測(cè)量手指變形，區(qū)分真假匹配指紋的能力受到很大限制。指紋拼接是將不同角度采集的指紋圖像進(jìn)行拼接，得到完整指紋的技術(shù)。由于目前基于細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配的方案難以準(zhǔn)確測(cè)量指紋變形，在拼接時(shí)很容易出現(xiàn)脊線(xiàn)錯(cuò)位，產(chǎn)生虛假特征，并遺漏真實(shí)特征，進(jìn)而影響識(shí)別率。
2. 解決方案
本技術(shù)的核心在于將通信領(lǐng)域的一維信號(hào)相位解調(diào)技術(shù)拓展到二維指紋圖像的精確配準(zhǔn)。基本原理為：給定兩幅指紋圖像，首先通過(guò)細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配進(jìn)行粗配準(zhǔn)，然后再采用基于相位解調(diào)的方法進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)。因此，該方法結(jié)合了細(xì)節(jié)點(diǎn)匹配適合全局對(duì)齊的優(yōu)點(diǎn)，以及相位解調(diào)適合處理局部變形的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)噪聲魯棒而且速度快。本技術(shù)可用于指紋識(shí)別系統(tǒng)，還可用于指紋拼接模塊。
合作需求
尋求在生物特征識(shí)別領(lǐng)域有相關(guān)技術(shù)開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)推廣經(jīng)驗(yàn)，能推廣本技術(shù)落地的高科技企業(yè)，可以進(jìn)行深度合作。
清華大學(xué)
2022-02-24
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致密球形陶瓷顆粒制備方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種致密球形陶瓷顆粒制備方法，用于制造用于人體組織修復(fù)和填充材料，包括以下主要的工藝步驟：明膠2重量份、羧甲基殼聚糖1重量份、檸檬酸鈉0.6份重量，用50～80重量份的水溶解后，加入陶瓷漿料30～50重量份混合后配置成陶瓷/明膠一羧甲基殼聚糖泥漿；經(jīng)去氣處理后加入到油相中，在常溫常壓環(huán)境下攪拌，使泥漿成為溶膠狀球形顆粒；再加入戊二醛水溶液使所述球形溶膠狀顆粒發(fā)生原位凝膠化過(guò)程而固化賦形，濾除乳化劑后獲得凝膠狀球形顆粒，然后經(jīng)干燥、培燒以及機(jī)械整形工藝獲得初坯，再經(jīng)燒結(jié)工藝即獲得致密球形顆粒制品。本發(fā)明具有容易成型，工序少，工藝簡(jiǎn)單，易于操作，而且無(wú)需高壓機(jī)等復(fù)雜的大型設(shè)備，產(chǎn)品致密度和強(qiáng)度高的優(yōu)點(diǎn)。
西南交通大學(xué)
2016-10-20
手寫(xiě)文字的識(shí)別方法
本發(fā)明涉及手寫(xiě)文字的識(shí)別方法，包括：a.歸一化手寫(xiě)輸入數(shù)據(jù)，定義神經(jīng)元數(shù)，建立自動(dòng)編碼器模型并初始化權(quán)重和偏置；b.通過(guò)壓縮感知模型進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮采樣；c.對(duì)得到數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)編解碼后重建手寫(xiě)輸入數(shù)據(jù)，使重建數(shù)據(jù)相對(duì)原始手寫(xiě)輸入的誤差最小化；d.將構(gòu)建的各模型逐層堆疊組成n層神經(jīng)元的特征深度學(xué)習(xí)模型，并對(duì)所述的n層神經(jīng)元遍歷進(jìn)行深度特征學(xué)習(xí)，其中n為自然數(shù)；e.輸出識(shí)別的手寫(xiě)文字。本發(fā)明能夠通過(guò)模擬人腦視覺(jué)神經(jīng)元感知事物的特性，結(jié)合壓縮感知和深度學(xué)習(xí)，自動(dòng)挖掘表征手寫(xiě)文字的細(xì)致特征，非常有效的提高了手寫(xiě)文字的表征能力和模型學(xué)習(xí)的效率，大幅度的提高了手寫(xiě)文字特別是手寫(xiě)數(shù)字的識(shí)別精度和識(shí)別效率。
西南交通大學(xué)
2016-10-14
一種圖案繪制方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種圖案繪制方法。首先選擇導(dǎo)電材料為基體、導(dǎo)電材料為繪制材料，然后在基體和繪制材料之間施加脈沖電源，其中，基體與脈沖電源的陰極連接，繪制材料與脈沖電源的陽(yáng)極連接，控制繪制材料與基體之間的距離至繪制材料開(kāi)始熔化，使熔化后的液態(tài)繪制材料沉積到基體表面的同時(shí)與基體形成化學(xué)鍵結(jié)合，通過(guò)控制繪制材料的移動(dòng)方向從而形成所需圖案。在一定電壓下，當(dāng)基體與繪制材料接近至二者之間的介質(zhì)被短路電流擊穿時(shí)會(huì)產(chǎn)生局部高溫，使得繪制材料熔化并沉積到基體表面的同時(shí)與基體形成化學(xué)鍵結(jié)合，結(jié)合力強(qiáng)，不易發(fā)生脫落等現(xiàn)象。在沉積過(guò)程中，基體所受的應(yīng)力幾乎為零，因此不會(huì)有任何變形或開(kāi)裂風(fēng)險(xiǎn)。
西南交通大學(xué)
2016-10-19
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一種目標(biāo)檢測(cè)方法
本發(fā)明公開(kāi)了基于維數(shù)遞增弱線(xiàn)性回歸樹(shù)的目標(biāo)檢測(cè)方法，其步驟為：①準(zhǔn)備訓(xùn)練樣本集(xi，yi)，i＝1，……，N，xi 表示訓(xùn)練樣本的特征值集合，yi 為樣本類(lèi)別，N 為訓(xùn)練樣本數(shù)，N 為自然數(shù)；②初始化訓(xùn)練樣本權(quán)重為其中 t 為自然數(shù)，初始化時(shí) t＝1；③對(duì)樣本集合進(jìn)行循環(huán)計(jì)算，選定循環(huán)次數(shù) T，T 為自然數(shù)每次循環(huán)都得到一個(gè)線(xiàn)性回歸樹(shù)作為弱分類(lèi)器。等到 T 次循環(huán)完成后，再將 T 個(gè)弱分類(lèi)器合成一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器；④使用該強(qiáng)分類(lèi)器對(duì)數(shù)字圖像中的各個(gè)區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)，從而判斷是否為
華中科技大學(xué)
2021-04-14
一種水文預(yù)報(bào)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于理想邊界和多元線(xiàn)性回歸的上下限區(qū)間水文預(yù)報(bào)方法。本發(fā)明分別采用同倍比放大和縮小實(shí)測(cè)流量的方法構(gòu)造理想的上下限邊界，在率定期以理想上、下限邊界為目標(biāo)和最小二乘法為原則確定多元線(xiàn)性回歸上限和下限模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，通過(guò)率定期和檢驗(yàn)期的上下限預(yù)報(bào)結(jié)果實(shí)現(xiàn)上下限區(qū)間水文預(yù)報(bào)。以預(yù)報(bào)區(qū)間包含率、相對(duì)寬度、對(duì)稱(chēng)性和均方根誤差(采用區(qū)間中值作為預(yù)報(bào)值)為精度評(píng)定指標(biāo)，對(duì)比現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和不同相對(duì)寬度的回歸模型區(qū)間預(yù)報(bào)結(jié)果，本發(fā)明提出的方法表現(xiàn)出較好的預(yù)報(bào)精度和預(yù)報(bào)效果。本發(fā)明采用的方法計(jì)算簡(jiǎn)單
華中科技大學(xué)
2021-04-14
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荷葉收割裝置及其控制方法
本發(fā)明涉及一種荷葉收割船裝置，屬于農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域。精巧的機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和可靠的控制系統(tǒng)達(dá)到通過(guò)人工遙控實(shí)現(xiàn)控制收割刀具的啟動(dòng)、停止，船體的前進(jìn)后退、左右轉(zhuǎn)彎, 自行調(diào)節(jié)高度以適應(yīng)不同荷葉高度上的差異等功能,有效提高生產(chǎn)效率,改善荷葉收割質(zhì)量,避免各種人身傷害。船在不工作時(shí)可把刀具全部推入船體內(nèi)側(cè)，減少占地空間。荷葉可廣泛應(yīng)用于功能食品、保健食品和飲料中，它還是綠色食品包裝及多種藥品的生產(chǎn)原料，市場(chǎng)需求量大。 該裝置實(shí)現(xiàn)荷葉的自動(dòng)收割去梗，提高工作效率，降低人力勞動(dòng)成本。收割刀具可升降能夠適應(yīng)大多數(shù)荷葉的高度差異，適用范圍廣。整體裝置采用遙控控制，遠(yuǎn)程操作大大降低安全隱患。整個(gè)裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單輕便，自動(dòng)化程度高，生產(chǎn)成本低，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，具有良好社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。
青島大學(xué)
2021-04-13
荷葉收割裝置及其控制方法
本發(fā)明涉及一種荷葉收割船裝置，屬于農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域。精巧的機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和可靠的控制系統(tǒng)達(dá)到通過(guò)人工遙控實(shí)現(xiàn)控制收割刀具的啟動(dòng)、停止，船體的前進(jìn)后退、左右轉(zhuǎn)彎, 自行調(diào)節(jié)高度以適應(yīng)不同荷葉高度上的差異等功能,有效提高生產(chǎn)效率,改善荷葉收割質(zhì)量,避免各種人身傷害。船在不工作時(shí)可把刀具全部推入船體內(nèi)側(cè)，減少占地空間。荷葉可廣泛應(yīng)用于功能食品、保健食品和飲料中，它還是綠色食品包裝及多種藥品的生產(chǎn)原料，市場(chǎng)需求量大。 該裝置實(shí)現(xiàn)荷葉的自動(dòng)收割去梗，提高工作效率，降低人力勞動(dòng)成本。收割刀具可升降能夠適應(yīng)大多數(shù)荷葉的高度差異，適用范圍廣。整體裝置采用遙控控制，遠(yuǎn)程操作大大降低安全隱患。整個(gè)裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單輕便，自動(dòng)化程度高，生產(chǎn)成本低，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，具有良好社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。
青島大學(xué)
2021-04-13
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基于3D打印的復(fù)雜結(jié)構(gòu)模具制作方法及成型方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于3D打印的復(fù)雜結(jié)構(gòu)模具制作方法和成型方法，包括：構(gòu)建目標(biāo)模型和模具制作裝置，得到目標(biāo)模型文件和模具制作裝置文件；將三維模型文件和模具制作裝置文件導(dǎo)入3D打印機(jī)，制作目標(biāo)模型和模具制作裝置；在目標(biāo)模型表面鋪設(shè)硅膠膜或明膠膜固化；在模具制作裝置內(nèi)表面和目標(biāo)模型的薄膜表面涂覆隔斷材料層，在模具制作裝置中定位模型；澆注下模液，固化，得到下模；在下模上的分型面上涂覆隔斷材料層，澆鑄上模液，固化，去除目標(biāo)模型得到復(fù)雜結(jié)構(gòu)型面特征的上下模模具。本發(fā)明基于成熟的三維打印技術(shù)，穩(wěn)定性、可控性好，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、價(jià)格經(jīng)濟(jì)，加之可以脫機(jī)打印，使得生產(chǎn)更易于配置和優(yōu)化。
浙江大學(xué)
2021-04-11
加深X光影像背景的方法、X光影像打印系統(tǒng)與打印方法
本發(fā)明提供一種加深X光影像背景的方法，包括以下步驟：提供一影像至一打印工作系統(tǒng)，所述影像包括載有特定影像信息的特定影像部分和不包括特定影像信息的背景部分；所述打印工作系統(tǒng)以第一色階曲線(xiàn)生成定義所述X光影像的一第一指令數(shù)據(jù)；所述打印工作系統(tǒng)以第二色階曲線(xiàn)生成定義所述X光影像的一第二指令數(shù)據(jù)，所述第二指令數(shù)據(jù)中過(guò)濾所述特定影像部分的信息；將所述第一指令數(shù)據(jù)和第二指令數(shù)據(jù)疊加后，驅(qū)動(dòng)一打印機(jī)打印所述X光影像。本發(fā)明還涉及一種X光影像打印系統(tǒng)和X光影像打印方法，加深X光影像的背景，并降低打印成本。
青島大學(xué)
2021-04-13