方珊珊
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
- 供职机构：浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于曲波纹理分析和SVM-KNN分类的假指纹检测算法被引量：2
- 2014年
- 假指纹攻击作为破解指纹识别的一种简单实用的方式,被某些不法分子非法使用。目前假指纹检测的主流方法是纹理分析,但是单纯的纹理分析不包含对因假指纹材质与人体皮肤有异而产生的噪声分析。提出一种利用曲波系数特征及曲波重构图像纹理特征进行SVM-KNN分类的假指纹检测算法。先对指纹图像进行曲波变换,提取各尺度各方向域的系数特征,重构指纹图像并提取一阶统计量、灰度共生矩阵(GLCM)和马尔科夫随机场(MRF)等纹理特征与系数特征组成特征向量,然后通过SVM进行训练,引入SVM-KNN分类对假指纹进行检测。在第二届全球假指纹检测竞赛(LivDet2011)官方数据库上的测试结果表明,该算法对假指纹检测有很好的效果。
- 张永良刘超凡肖刚方珊珊
- 关键词：曲波变换灰度共生矩阵马尔科夫随机场SVM-KNN
- 一种改进的基于小波分析的假指纹检测方法被引量：8
- 2018年
- 假指纹检测技术用于检测假指纹对生物系统的攻击,笔者提出了一种改进的基于小波分析的假指纹检测算法.在原始小波分析方法对图像进行去噪处理后,将去噪图像和残留噪声图像用于计算局部二值模式直方图,从而提取得到指纹特征,该方法比原始小波分析方法可得到更多的纹理信息.随后用SVM-RFE方法进行特征选择.最后,支持向量机SVM用于分类.在第二届假指纹检测竞赛提供的数据库和第三届假指纹检测竞赛提供的数据库上的测试得到,此方法的分类准确率分别为88.75%和89.37%,而第二届假指纹检测竞赛优胜者的分类准确率为74.41%,第三届假指纹检测竞赛优胜者的分类准确率为86.63%.
- 方珊珊金亦挺朱叶骏陈婉君
- 关键词：小波分析局部二值模式支持向量机
- 面向留学生的数字媒体类课程全英文教学方法探索被引量：6
- 2018年
- 针对留学生基础偏弱、数字媒体类课程实践性较强等问题,分析目前面向留学生的数字媒体类课程全英文教学中的矛盾,基于3年的教学实践,探讨以任务驱动为主的启发式教学方法。
- 郝鹏翼方珊珊白琮雷艳静
- 关键词：全英文教学数字图像处理
