导读:本文包含了脊线匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:匹配解调变换,同步压缩变换,脊线提取,非平稳信号
脊线匹配论文文献综述
王箫剑,涂晓彤,李鸿光,李富才,包文杰[1]（2019）在《匹配压缩脊线提取在齿轮箱故障诊断中的应用》一文中研究指出匹配解调技术是一种新的时频分析方法,在处理非平稳信号的时频特性方面,具有较高的时频分辨率。基于此技术,提出了匹配压缩脊线提取技术用于旋转机械非平稳工况下的故障检测。结合匹配解调技术与同步压缩技术,从多分量信号频谱中提取基频;同时提出旋转算子滤波技术与包络线滤波技术,移除强能量分量信号,得到弱能量分量信号的脊线。运用此方法,当基频能量非最大且故障信号能量较小时,能同时提取基频与故障特征信号。仿真分析和实例分析表明,该方法优于一般的脊线提取方法。将该方法应用于行星齿轮箱上,可有效提取故障特征分量,并与基频进行较为直观的比较。此方法可用于变转速工况下行星齿轮箱的故障诊断。(本文来源于《振动.测试与诊断》期刊2019年03期）
于明,皮海龙,王岩,阎刚,郭迎春[2]（2014）在《基于k近邻法和脊线追踪的指纹匹配算法》一文中研究指出首先,综合运用k近邻法和脊线追踪法,分别为叉点和端点设计了新的拓扑结构,提取脊线特征、邻域特征、细节点特征。其次,利用特征加权和坐标转换,以及半可变限界盒技术提出快速的二次匹配过程。试验结果表明:该算法运行速度快、拒识率和误识率低。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2014年06期）
陈芋文,张昱琳,向林泓[3]（2012）在《基于特征点脊线相似的指纹匹配算法研究》一文中研究指出主要研究指纹特征的提取与匹配,采用八邻域法提取指纹的端点特征,提出了一种基于嵴线相似的叁角形指纹匹配算法。叁角形相似匹配算法的核心思想是:根据特征提取的所有端点和分叉点,组成矢量叁角形进行匹配。仅提取端点并将该端点首先进行嵴线的相似匹配,从中找出脊线相似的端点,再进行叁角形的相似匹配。该算法有效地降低了叁角形匹配的数量,加快了匹配的速度。通过Matlab实现指纹识别系统,实验证明该算法能够取得一定的识别效果。(本文来源于《计算机科学》期刊2012年S3期）
魏鸿磊,张文孝,华顺刚[4]（2012）在《一种采用脊线特征的指纹模糊匹配方法》一文中研究指出针对目前指纹识别系统主要采用手指上细节点的分布来表征和匹配指纹,提出了一种采用指纹脊线特征的匹配算法,以提高细节点数量较少情况下的匹配精度.在特征提取阶段,通过脊线采样,只存储脊线采样点集以降低存储量;在匹配时,对欲匹配的两指纹利用细节特征配准脊线集,在重合区域内对两指纹脊线统一进行编码,通过编码的比较确定相似脊线;以相似脊线的相同位置编码为论域,以相同位置编码的相似程度为隶属度,建立衡量脊线相似程度的模糊集,采用加权平均法对多个相似脊线模糊集进行综合评判得到两指纹脊线总体相似度.最后将脊线匹配相似度与细节点匹配相似度进行加权融合得到两指纹最终的相似度.在FVC2004指纹库上的实验表明该算法能够有效提高指纹匹配的准确性.(本文来源于《智能系统学报》期刊2012年03期）
王健,张有光,屈晓声[5]（2010）在《基于脊线信息的指纹图像特征叁角形匹配算法》一文中研究指出本文主要对自动指纹识别系统(AFIS,Automated Fingerprint Identification Systems)中针对形变指纹的区域叁角形特征匹配算法进行研究,通过引入脊线信息及改进的模糊匹配算法提高匹配性能,以使其能够应用于车载指纹识别系统等资源受限环境。在区域叁角形特征提取阶段,引入脊线信息并将其与模糊匹配相结合,加快匹配速度。同时,采用叁角形相似度修正算法对匹配结果进行处理,提高匹配精度。测试结果表明,新算法能够有效改善形变指纹的匹配性能,且很好适应资源受限等复杂应用环境。(本文来源于《微计算机信息》期刊2010年26期）
王森华,李建平,陈玉文,张奕[6]（2009）在《基于脊线相似性的指纹叁角形匹配算法》一文中研究指出指纹匹配算法是指纹准确识别的关键算法之一。在常见的叁角形匹配算法的基础上,提出了一种改进的基于脊线相似性的叁角形匹配算法。在对指纹预处理图像进行八邻域特征提取后,利用脊线的相似性选择特征点进行叁角形匹配,在一定程度上减少了相似叁角形的个数,提高了匹配速度与精度。实验证明,本算法取得了良好的识别效果。(本文来源于《后勤工程学院学报》期刊2009年03期）
李群辉,周明全,耿国华[7]（2009）在《引入脊线结构信息的指纹匹配方法》一文中研究指出提出了一种利用脊线和脊线结构信息进行指纹匹配的方法,即首先利用脊线的相似度初步确定若干参考点对,然后根据脊线间的结构信息利用矢量叁角法对初步确定的参考点对进行筛选,最后用可变限界盒法进行匹配。实验结果表明,该方法能够准确地定位参考点对,快速正确地实现指纹匹配。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年10期）
王朋,张有光[8]（2008）在《基于脊线校准的指纹细节点匹配算法》一文中研究指出对自动指纹识别系统(AFIS,Automated Fingerprint Identification Systems)中居于重要地位的细节点匹配算法进行研究,对基于校准的细节匹配算法进行了修正.在细节点相关脊线信息的提取阶段,提取分叉点相关脊线的拓扑信息,并将其引入后续的校准和匹配算法.采用一种半可变的限界盒以适应指纹图像的非线性形变.引入一个新的参考量计算并比较脊线相似度,以更低的计算代价解决匹配中参考细节点对的选择问题,加快匹配算法的收敛速度.将脊线校准和细节点匹配两个阶段结合起来,采用一种新的更简单有效的方法进行细节匹配.测试结果表明,改进的匹配算法能够在使用较少资源的前提下,提高指纹匹配速度,改善系统的匹配性能.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2008年04期）
袁华强,叶阳东,司马海峰,柴晓光,李勇[9]（2007）在《一种基于脊线特征的指纹匹配算法》一文中研究指出指纹的脊线几乎构成了指纹的全部特征,其整体结构和趋势是确定指纹的重要依据。本文算法引入了一种描述指纹脊线趋势的特征向量,并且基于该特征向量提出了一种新颖的匹配算法。算法首先在指纹图像的特征区域中进行脊线采样,根据采样结果提取脊线的特征向量,把特征向量的相似度作为指纹匹配的依据。算法避开了传统细节点匹配方法的限制,有效利用了脊线趋势的稳定性和脊线间的相对关系。实验结果表明,本文算法具有较高的匹配精度。(本文来源于《计算机科学》期刊2007年12期）
殷新春,王秋平,陈春霞[10]（2006）在《一种基于分叉点脊线相似度的指纹匹配算法》一文中研究指出研究了一种基于分叉点脊线相似度的指纹匹配算法,利用可靠性较高的分叉点所在脊线的相似程度寻找出可能的基准细节点对;同时为解决基准点筛选受噪声影响的问题,提出使用基准点与周围四个特征点组成子集之间的相互关系来确定最终的基准点对和变换参数的方法;最后利用可变限界盒来实现两枚指纹的匹配。实验结果表明,本算法可以快速、准确地定位基准点,精确地求取变换参数,能够正确、快速地实现指纹匹配。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2006年10期）
脊线匹配论文开题报告
（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：
首先,综合运用k近邻法和脊线追踪法,分别为叉点和端点设计了新的拓扑结构,提取脊线特征、邻域特征、细节点特征。其次,利用特征加权和坐标转换,以及半可变限界盒技术提出快速的二次匹配过程。试验结果表明:该算法运行速度快、拒识率和误识率低。
（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。
脊线匹配论文参考文献
[1].王箫剑,涂晓彤,李鸿光,李富才,包文杰.匹配压缩脊线提取在齿轮箱故障诊断中的应用[J].振动.测试与诊断.2019
[2].于明,皮海龙,王岩,阎刚,郭迎春.基于k近邻法和脊线追踪的指纹匹配算法[J].吉林大学学报(工学版).2014
[3].陈芋文,张昱琳,向林泓.基于特征点脊线相似的指纹匹配算法研究[J].计算机科学.2012
[4].魏鸿磊,张文孝,华顺刚.一种采用脊线特征的指纹模糊匹配方法[J].智能系统学报.2012
[5].王健,张有光,屈晓声.基于脊线信息的指纹图像特征叁角形匹配算法[J].微计算机信息.2010
[6].王森华,李建平,陈玉文,张奕.基于脊线相似性的指纹叁角形匹配算法[J].后勤工程学院学报.2009
[7].李群辉,周明全,耿国华.引入脊线结构信息的指纹匹配方法[J].计算机工程与应用.2009
[8].王朋,张有光.基于脊线校准的指纹细节点匹配算法[J].北京航空航天大学学报.2008
[9].袁华强,叶阳东,司马海峰,柴晓光,李勇.一种基于脊线特征的指纹匹配算法[J].计算机科学.2007
[10].殷新春,王秋平,陈春霞.一种基于分叉点脊线相似度的指纹匹配算法[J].计算机应用研究.2006