导读:本文包含了方向场论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:方向,指纹,图像处理,算法,深度,质量,神经网络。
方向场论文文献综述
杨高强,李晟,张新鹏[1]（2019）在《基于方向场的形变指纹检测》一文中研究指出自动指纹识别系统(automatic fingerprint identification system, AFIS)已经广泛应用于签证、海关、刑侦等领域.为逃避基于AFIS的身份识别,有些犯罪分子通过切割、移植、灼烧等手段改变其指纹的脊结构,由此得到的指纹被称为形变指纹(altered fingerprint).目前AFIS并不能有效地检测形变指纹.于是提出一种基于方向场不连续性和方向场差异图不连续性的形变指纹检测方法,并提出了用于提取这种不连续性的算子.首先计算指纹的方向场及其差异图,并对差异图进行增强.然后用所提出的算子分别从方向场和增强后的差异图中提取不连续特征.最后基于不连续特征,用支持向量机对形变指纹或真实指纹进行分类.此外,还构建了形变指纹数据库,并在该库上测试所提方法的性能.结果表明,所提方法能够有效识别形变指纹.(本文来源于《应用科学学报》期刊2019年06期）
朱亚男,李冰毅,房楠,邵静云[2]（2019）在《基于方向场计算的铁轨智能识别方法研究》一文中研究指出针对铁路视频监控系统人工监控容易产生疏漏的问题,研究计算机智能铁路入侵检测系统,而铁轨的自动识别算法是实现该系统的关键技术。通过对铁轨特征进行分析,提出了基于邻域灰度变化的方向场检测算法,经实验验证,该算法用于铁轨自动识别效果显着且鲁棒性好,在绝大多数场景和天气状况下都可准确识别出铁轨,对智能铁路入侵检测系统的实施具有重要意义。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2019年04期）
刘君宇[3]（2019）在《指纹方向场识别技术研究》一文中研究指出当前社会,指纹识别技术已经取得了许多的进展,并已经进入了产品化的阶段,在电子产品,安全,刑侦等领域有着广泛的应用。但在刑侦领域,很多情况下,由于指纹提取环境的复杂性和长时间的环境侵蚀作用,提取指纹的质量很差,甚至无法通过肉眼进行辨认,这对嫌犯的确认工作等造成了很大的困难。对于这类低质量指纹,在指纹的增强复原和比对之前,通常需要通过提取方向场来辅助去噪。本课题面向应用,通过结合深度学习技术和传统图像处理算法,实现低质量指纹的方向场提取。本文提出的要求是做出一套能提取更精确的指纹方向场的算法系统,来替代原始系统中的指纹方向场提取部分。本文对指纹方向场提取系统进行了设计,并解决了系统中指纹特征提取难,网络收敛难,输出相互平滑等问题,并对系统提取指纹方向场的效果进行了测试和验证。首先,针对系统整体设计,本课题总共给出了叁种可能的方案,分别是是直接解码,聚类方案和传统视觉结合深度学习的方案。经过验证,最终直接解码和聚类方案由于在现场指纹上表现较差被排除。其次,针对系统中的传统视觉算法,本文设计了系统的图像预处理部分。预处理分别两个部分。首先是对图像中主要噪声的滤除。卡通-纹理分解能够有效的提取图像中的纹理部分,但仍然会保留大量的纹理噪声。之后使用频域滤波可以滤除大部分纹理噪声。第二部分是指纹有效区域的提取。指纹图像包含了大量非指纹的部分,还有很多区域指纹纹理破坏过于严重,导致很难还原。剔除这些区域对于指纹方向场预测的准确性有比较大的提升。同时,本文设计了系统中从预处理的指纹图像中提取方向场的深度学习网络。模型基于语义分割网络,并针对语义分割网络在本文环境中应用产生的问题进行了改进。网络输出改为回归型之后收敛速度和准确度得到了很大提高,加入机器学习提升算法后解决了由角度定义造成的角度鸿沟问题。本文也设计了针对本项目的相应损失函数。最后,本文为测试系统性能,设计了相应的定量测试实验。本文最终的算法系统在使用弱标签的情况下一次匹配准确度指标精度超过了0.85,达到并超过了原始系统的准确率,充分证明了算法的泛化能力和可靠性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
史梦琦[4]（2019）在《基于方向场和深度学习的指纹识别研究》一文中研究指出近年来,信息技术高速发展,图像处理算法广泛地被应用到生物识别技术中.相比于其他生物特征识别方式,指纹识别具有更高的普适性,同时也更加准确和方便,已经成功地应用到各行各业的安全防范应用中.在安全防范领域内,通常采用平面指纹比对,这意味着指纹图像包含的信息比较完整,质量可控.目前已经有很多成熟的指纹识别算法,但一般都是先利用指纹图像的纹线信息来提取指纹的特征点,再进行特征点比对.在应用中,有些场景需要指纹的一对一比对,例如金融领域;而有些场景则需要一对多比对,例如指纹门禁、考勤等.在经典指纹图像处理和提取特征点的过程中,一般都需要计算指纹图像的方向场,然后基于方向场对指纹图像进行方向滤波,以便更准确地得到指纹的细节特征;或者利用方向场计算指纹的宏观特征,比如中心,叁角点以及纹型判定等.这些方向场数据在使用之后即被丢弃.事实上,指纹的方向场刻画了指纹纹线的走向分布,是指纹图像界于指纹中心等宏观特征与特征点等细节特征之间的一种宏观特征.因此在一对多的指纹比对中,方向场可以用来进行指纹筛查,只要算法设计得当,使得方向场的比对时间小于指纹细节特征比对的时间,就可以快速排除大部分指纹,从而提高指纹一对多比对的速度.另一方面,方向场是一种与指纹细节特征相互独立的宏观特征,在任何情况下,在比对过程中增加方向场的比对,都是可以大大提高比对精度的.因此,设计一种快速指纹方向场比对的算法,对于指纹识别比对速度和精度的提高是十分有意义的.随着深度学习逐渐走入大众的视线,它也已经在计算机视觉、自然语言处理和信号处理等诸多领域大展锋芒,其强大的学习能力也被越来越多的人所认可.有鉴于此,可以考虑用深度神经网络模拟人脑逐步抽象的认知过程,选择包含指纹的整体形态和局部流向的方向场信息作为网络的输入,通过自主学习来得到特征,从而实现指纹方向场的比对.本文采用深度网络结构,使用指纹的方向场信息作为网络的输入,通过有监督自学学习指纹的方向场特征,以给出两枚指纹相似度评分的方式最终实现了指纹比对.首先,计算出指纹的方向场信息,作为本文的原始数据集;其次是对指纹数据进行预处理,将没有中心点和中心点在图像边缘的指纹数据剔除,筛选和裁剪出适合作为训练集的指纹数据,减少因给出的标签不合理而对最终识别的干扰;接着以全连接层为基础构建网络框架,按对将指纹的方向场信息以数组的形式输入网络,其中相同类指纹给定标签为1,不同类指纹给定标签为0,在网络中将每一层的输入信息和输出信息进行拼接来构成其下一层的输入,使层与层之间构成稠密连接;最后训练网络,使最终的模型具备识别相同类指纹和不同类指纹的能力.实验表明,本文提出的方法具有较高的识别率.(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
祁辉[5]（2019）在《基于方向场的四边形网格重构》一文中研究指出多边形网格目前普遍存在于工程和医学等领域。并且在计算机图形学、计算机视觉、几何建模、机械工程、建筑设计以及医学图像中都有着广泛的应用。虽然叁角形网格由于其简单性和易操作性成为了最流行的表现形式,但是四边形网格在捕捉主曲率方向、捕捉尖锐特征方向、高阶曲面建模以及纹理化等方面有着叁角形网格不可替代的优势。本文主要针对于曲面中已有的初始叁角形网格,进行四边形网格的重构。主要运用的方法是基于方向场的方法。在平坦的区域或脐点的附近区域,主曲率的方向往往是病态的。因此,不能直接使用主曲率方向作为四边形网格化的引导场。本文运用了4对称方向场作为四边形网格化的引导场,仅选用少量的稳定可靠的并拥有良好定义的主曲率作为方向约束。在构造4对称方向场时,本文使用了混合整数算法对方向场进行插值优化,进行插值优化时要减少搜索空间并进行奇异点的优化,从而得到光滑的4对称方向场。之后进行全局参数化的处理,全局参数化根据平滑后的方向场进行局部定向,即网格模型上的参数坐标的梯度方向应当与方向场方向一致。仍然利用混合整数算法来最小化全局能量函数,并进行相应的范数修正以及边界对齐,从而计算出一个无缝的全局平滑参数化。最后进行四边形网格的提取,提取前先进行参数化的优化以规避数值不精确的问题,然后进行几何提取和连通性提取,从而得到一个具体化的四边形网格。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
李海燕,刘亚杰,陈安东,宗容[6]（2019）在《基于方向权值扩散的指纹方向场计算》一文中研究指出为有效解决噪声区域指纹质量块重建方向场(orientation filed,OF)可靠性低的问题,提出一种基于方向权值扩散求方向场的方法.首先,利用平方梯度法对指纹方向场进行粗提取,利用基于权值的梯度一致性对指纹质量进行评估,把质量块分为四个等级;然后,利用邻域判别法对误判的指纹块进行修正,统计邻域块中已评估块的个数,把质量分数相同的指纹块分为叁个优先级;最后,利用质量和优先级对指纹方向场进行扩散迭代,在迭代过程中根据待评估块邻域块的方向梯度一致性赋予不同的权值,待评估块迭代完全后得到最终的方向场.实验结果表明:该方法能够通过质量扩散来提高低质量区域的可靠性,从而提高低质量区域方向场的准确度.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
李海燕,王唐宇,赵征鹏,陈建华[7]（2018）在《加权多尺度复合窗指纹方向场建立及分级平滑》一文中研究指出为了有效重建低质量指纹图像的脊线信息及真实的奇异点位置,提出了一种加权多尺度复合窗的指纹方向场(orientation field,OF)建立及其分级平滑算法.方法包括加权多尺度复合窗的指纹OF建立和后续的分级平滑两步.a.建立一系列不同尺度复合窗下的OF信息;通过平方梯度一致性指标确定各个尺度在整个系列中的权重;通过权重将一系列OF信息整合得到一个较为准确的粗OF.b.将粗OF量化为两种方向模式,消去孤立的方向模式得到滤波掩膜,根据滤波掩膜对OF进行二方向模式滤波;将得到的OF量化为叁种方向模式,消去孤立块得到掩膜,根据掩膜对OF进行叁方向模式滤波;最后得到准确且平滑的OF.对提出算法和同类算法进行实验比较,实验结果表明:提出算法能有效重建低质量指纹图像的OF,修复错误的脊线结构并保证真实的奇异点位置不偏移.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年08期）
刘杰[8]（2018）在《方向场滤波法在压制地震资料相干噪声中的研究及应用》一文中研究指出噪声压制是地震资料室内处理工作中非常重要的一环。在地震资料中,那些同相轴连续性好、能量强的相干噪声严重影响着信噪比。本文首先从相干噪声的基本概念、不同类型相干噪声(面波、线性干扰、声波、浅层折射波)的形成原因及特点,和目前常用的压制相干噪声的方法及各自的优缺点入手。通过引入方向场应用到滤波中,提出了一种压制相干噪声的滤波方法,即方向场滤波法。采用分别在垂向、斜向和横向方向频谱分析以及“米”字模型上的试验结果来详细地阐述了提出方向场滤波思路的具体场景。并描述了方向场滤波的原理。即:沿着目标噪声同相轴方向进行采样,对采样数据进行通高频阻低频滤波来实现在目标噪声同相轴方向压制该噪声的效果,同时不会影响其他方向上的信号。此外还详细介绍了方向场的建立及滤波具体实现步骤(如通过空间网格化插值形成方向场),其关键技术是基于视觉特征的同相轴自动追踪。本文中方向场滤波的具体使用流程为:首先将原始数据segy格式转换为易于程序操作的dim格式(一种专用地震建模格式,以空间xyz为基础的数据属性格式);再进行自动追踪同相轴来获取可信度值和方向值;然后通过阈值筛选可信度较高的方向样点;再利用空间网格化插值形成方向场,求取正弦场和余弦场来形成单位矢量的方向场,最后采用单位矢量方向场确定的采样方向进行数据采样和高通滤波处理。本文最后采用了沙漠地区和黄土塬地区实际资料进行方向场滤波测试,并与Focus地震资料处理系统中f-k滤波进行滤波效果对比分析。试验结果表明:方向场滤波法压制地震资料相干噪声,尤其是拟线性相干噪声,具有非常好的实际应用效果,而且同相轴连续性越好其压制效果越好,同时滤波后有效信号的保真度比f-k滤波高。(本文来源于《防灾科技学院》期刊2018-06-01）
陈安东[9]（2018）在《基于方向权值扩散的指纹方向场计算》一文中研究指出指纹识别是生物识别技术中热门的研究课题,目前指纹识别技术主要应用于门禁、考勤系统、信息安全和公安破案等领域。指纹方向场的计算是指纹识别算法中最重要的算法之一,影响后续的指纹增强和特征提取。为了更加准确地处理低质量指纹纹理特征,本文从方向场出发,研究了指纹处理过程中的若干技术,具体为:针对传统投票法在噪声区域指纹质量块可靠性较低的问题,本文提出了一种基于方向权值扩散求方向场的方法。首先利用平方梯度法对指纹方向场进行粗提取,然后利用基于权值的梯度一致性对指纹质量进行评估,把质量块分为四个等级。然后利用邻域判别法对误判的指纹块进行修正。对误判的质量块进行修正后,统计邻域块中已评估块的个数,把每个质量分数相同的块分为叁个优先级。最后利用质量和优先级对指纹方向场进行迭代,在迭代过程中根据待评估块邻域块的方梯度一致性赋予不同的权值,待评估块迭代完全后得到最终的方向场。实验结果表明:本文方法能够通过质量扩散来提高低质量区域的可靠性,从而提高投票法在可靠性差的区域方向场的准确度。针对传统的STFT(短时傅里叶变换)增强在噪声区域方向场容易出错的问题,本文利用基于方向权值扩散法求取的方向对传统的STFT增强算法进行改进。首先利用STFT分析求出每个块的频率,对频率进行平滑处理。然后利用本文方向场取代STFT分析求出的方向场。最后基于方向和频率信息对图像进行滤波,进行傅里叶逆变换后得到最终的增强图像。实验结果表明:本文的改进方法具有较好的增强效果。为验证提出算法的有效性,用其对FVC2002,FVC2004,FVC2006指纹图像库的大样本进行奇异点提取实验统计分析,统计奇异点的真阳率为90%,细节点总错误率为22.37%,充分体现了本文算法能比较准确地重建出低质量指纹的方向场。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
李华章[10]（2018）在《基于复合块自适应方向场平滑及多尺度掌纹ATD点提取》一文中研究指出生物学研究显示,掌纹的ATD角与女性乳腺癌发病有相关性。然而现有的掌纹ATD角的提取算法较少,大多只限于人工标记和人工测量,所得到的结果达不到揭示疾病相关性的要求。所以,以准确定位掌纹A、T、D点位置并计算ATD角的大小为目的,本文的主要工作是:(1)提出了对ATD位置切片处理代替直接对掌纹处理的方法。首先对图像进行归一化;然后在精确的手掌轮廓线上以改进型圆盘法对手指指根点进行定位;最后分析掌纹ATD点位置特性,缩小其所在位置的面积范围以提取ATD点位置切片。实验结果表明,提出的方法能够缩小所涉及掌纹的面积,且位置切片所包含的噪声较少,简化了后续掌纹处理的复杂性。(2)提出了以Retinex理论为依据的提高掌纹脊谷线对比度方法。首先以Retinex理论为基础分析了人眼识别物体的光线成分;然后通过对数域变换简化计算复杂度,并设计高斯低通滤波器滤除图像中的低频分量,保留对图像对比度有用的高频分量;最后反变换并对像素灰度值进行拉伸得到脊谷线对比度增强的图像。实验结果表明,提出的方法不仅能提升非接触式掌纹图像的脊谷线对比度,同时能平衡光照影响。(3)提出了一种包含自适应平滑的基于复合块的掌纹方向场建立算法。首先针对梯度法引入方向一致性判断;然后通过一致性自适应地判断噪声污染较大的区域,并通过其邻域正确方向来重新计算噪声区域的方向,通过不断迭代缩小噪声区域,以达到平滑大噪声区域方向场的目的;最后通过不同高斯核尺度的二方向模式分级平滑以得到最终的方向场。实验结果表明,提出的算法不仅对噪声污染大的区域平滑效果好,同时对细微噪声引起的孤立点的平滑也有相当好的效果。(4)提出了复数滤波器的多尺度ATD点检测算法。本文首先计算不同尺度的复合块下的方向场,并通过滤波的方式对其平滑去噪;然后以改进的Pointcare Index(PI)值检测算法对不同尺度的方向场进行叁角点检测,从大尺度到小尺度的方式对所检测到的叁角点进行拟合;最后用叁角对称复数滤波器对所有点的邻域进行其幅值响应求平均,最大平均值的点的位置输出为最终叁角点的位置。实验结果表明,提出的算法针对掌纹切片ATD点的检测很精确,对叁角点基本不会产生误判,同时叁角点不发生偏移。最后,通过大样本数据统计对比所提取叁角点位置,证明本文方法提取叁角点的准确率85%以上。因为对掌纹图像而言,ATD点中的T点所处位置一般都有主线横跨,图像噪声干扰较大,且部分图像质量太差,人眼识别的难度较大,但是本文方法能有效提取T叁角点。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
方向场论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对铁路视频监控系统人工监控容易产生疏漏的问题,研究计算机智能铁路入侵检测系统,而铁轨的自动识别算法是实现该系统的关键技术。通过对铁轨特征进行分析,提出了基于邻域灰度变化的方向场检测算法,经实验验证,该算法用于铁轨自动识别效果显着且鲁棒性好,在绝大多数场景和天气状况下都可准确识别出铁轨,对智能铁路入侵检测系统的实施具有重要意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
方向场论文参考文献
[1].杨高强,李晟,张新鹏.基于方向场的形变指纹检测[J].应用科学学报.2019
[2].朱亚男,李冰毅,房楠,邵静云.基于方向场计算的铁轨智能识别方法研究[J].工业仪表与自动化装置.2019
[3].刘君宇.指纹方向场识别技术研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[4].史梦琦.基于方向场和深度学习的指纹识别研究[D].吉林大学.2019
[5].祁辉.基于方向场的四边形网格重构[D].吉林大学.2019
[6].李海燕,刘亚杰,陈安东,宗容.基于方向权值扩散的指纹方向场计算[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[7].李海燕,王唐宇,赵征鹏,陈建华.加权多尺度复合窗指纹方向场建立及分级平滑[J].华中科技大学学报(自然科学版).2018
[8].刘杰.方向场滤波法在压制地震资料相干噪声中的研究及应用[D].防灾科技学院.2018
[9].陈安东.基于方向权值扩散的指纹方向场计算[D].云南大学.2018
[10].李华章.基于复合块自适应方向场平滑及多尺度掌纹ATD点提取[D].云南大学.2018