1) fingerprint segmentation
指纹分割
1.
A new fingerprint segmentation algorithm based on the Bayes minimum error probability;
基于贝叶斯最小错误率的一种新的指纹分割算法
2.
The two common means for fingerprint segmentation are variance method and direction method.
比较分析了指纹分割的两种主要方法:方差法、方向法,针对这两种方法的不足之处,本文提出了一种基于方差和数学形态学的指纹分割算法。
3.
The better fingerprint segmentation can not only improve the accuracy of the feature extraction but also reduce the time of subsequent processing effectively.
良好的指纹分割能够有效提高特征提取精度和减少后续处理时间,在指纹图像预处理中具有重要作用。
2) multi-finger fingerprint segmentation
多指指纹分割
1.
For lacking of multi-finger fingerprint segmentation algorithm to induct multi-finger recognition engineering applications at present,it will increase the difficulties of finger recognition application.
针对目前国内外尚缺乏多指指纹分割方法可借鉴,结合工程应用需要,提出了一种新的多指指纹自动分割算法。
3) fingerprint segmentation
指纹图像分割
1.
The task of fingerprint segmentation is to isolate the fingerprint area from the image background.
指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程。
2.
To incorporate labeled and unlabeled data together,this paper proposed CoSeg,a semi-supervised fingerprint segmentation algorithm.
指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理中最关键的技术之一。
4) fingerprint image segmentation
指纹图像分割
1.
Research on fingerprint image segmentation based on pulse coupled neural networks;
脉冲耦合神经网络在指纹图像分割中的应用
2.
This paper proposed novel fingerprint image segmentation method based on linear support vector machine to overcome some shortage in the present literatures.
针对现有指纹分割方法存在的不足,提出了一种基于线性支持向量机的指纹图像分割方法。
5) fingerprint outline segmentation
指纹轮廓分割
6) texture segmentation
纹理分割
1.
Unsupervised texture segmentation by integration of fractal and grey-level features;
基于分形与灰度特征的无监督纹理分割技术
2.
Adaptive texture segmentation method based on property of HVS;
基于人类视觉特性的纹理分割方法
补充资料:恒星的“指纹”——光谱(图)
仰望星海,星光点点,夜色深沉。要想分辨每一颗恒星的身份似乎是不可能的。那么,现在对每一颗恒星特征了解得如何呢?科学家的回答是既肯定,又简单。肯定和简单就在于当你走进恒星天文学家的观测研究室时,一切就会一目了然。你随便说一颗恒星,天文学家们就会胸有成竹地给你找出它的档案,告诉你这颗恒星的身份特征。
表1恒星光谱分类光谱型恒星表温度恒星颜色O40000~25000K蓝色星B25000~12000K蓝白色星A11500~7700K白色星F7600~6100K黄白色星G6000~5000K黄色星K4900~3700K红橙色星M3600~2600K红色星(K是热力学温度单位,0℃=273.15K)
然而,19世纪中叶以前,人们要向天文学家们问起恒星的物理情况,天文学家们是无法回答的。因为他们也正在困惑和惆怅。仅依靠天文望远镜不能分辨出恒星的视面。恒星的光实在太微弱,即使看起来全天最亮的天狼星的光,也仅仅是太阳光的100亿分之一。然而,要了解恒星的物理本质,还非得在恒星的光中“作文章”不可。1825年,法国哲学家孔德断言:“恒星的化学组成是人类绝对不能得到的知识。”但是30多年后,天体分光术和照相术的发明,为天文学家们将这两者结合起来对恒星光谱进行分析研究创造了条件。
通过天文望远镜和分光镜将恒星光分解成连续光谱,再把这种光谱拍照下来进行分析研究即可发现,原来每颗恒星光谱的谱线数目、分布和强度等情况均不一样。这些特征包含着恒星的许多物理化学信息。这一研究方法开创了研究恒星物理化学的新纪元,从此诞生了天体物理学。这是现代天文学新的生长点。
到20世纪初,美国哈佛大学天文台已经对50万颗恒星进行了光谱研究,并对恒星光谱进行了分类。将恒星光谱分成主要七种类型(见表1)。通过对恒星光谱的观测和分析研究,才使我们了解到恒星表面大气层的温度、压力、密度、化学元素的成分、质量、体积、自转运动、距离和空间运动等一系列物理化学性质。可以毫不夸张地说,迄今关于恒星本质的知识,几乎都是从光谱研究中获得的。
丹麦天文学家赫茨普龙和美国天文学家罗素,根据恒星光谱型和光度的关系,建起著名的“光谱—光度图”,也称赫——罗图(见图1)。大部分恒星分布在从图的左上到右下的对角线上,叫主星序。其他还有巨星、超巨星、亚巨星、亚矮星和白矮星等类型。因此,赫—罗图不仅给出了各类恒星的位置特点,同时也充分显示出恒星的演化过程。赫—罗图成为研究恒星的重要手段之一。O、B、A型称为“早型星”;F和G型称“中间光谱型”;K和M型称为“晚型星”。一条恒星光谱,一般只有几厘米到十几厘米长。为了拍摄一颗恒星的光谱,天文学家们要在天文望远镜旁等待曝光几小时到几个夜晚。
细心的认星者一眼就能看出恒星的颜色不一样,有红色、黄色、蓝色和白色等,犹如五颜六色的明珠。恒星为什么有这么多种多样的诱人色彩呢?你是否有这样的常识:温度高的火焰是蓝白色,温度低的火焰是红色。恒星也是如此。不同颜色代表星体表面温度的不同。天体的温度不同,它们发出的光在不同波段的强度是不一样的。从恒星光谱型我们已经知道,不同颜色代表不同的温度。一般说来,蓝色恒星表面温度在25000K以上,如参宿七、水委一、马腹一(甲星)、十字架二(甲星)和轩辕十四等。白色恒星表面温度在11500~7700K,如天狼星、织女星、牛郎星、北落师门和天津四等。黄色恒星表面温度在6000~5000K,如五车二和南门二等。红色恒星表面温度在3600~2600K,如参宿四和心宿二等。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条