1 河北工业大学 电子信息工程学院, 天津 300401
2 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 天津 300308
提出了一种将Krawtchouk矩特征不变量与高斯核支持向量机相结合的印鉴识别方法。实验中将得出的印鉴图像Krawtchouk 矩特征向量作为高斯核支持向量机的输入参量, 利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核参数, 使识别性能得到有效提高; 实验显示Krawtchouk矩下的印鉴类间散度与类内散度比值是Zernike 矩的2.93倍, 与遗传算法优化后的高斯核支持向量机相结合下的识别率明显提高。结果表明: 与Zernike矩不变量相比, Krawtchouk 矩不变量能更加准确地描述印鉴图像特征, 识别性能更好。
印鉴图像识别 特征提取 Krawtchouk矩 支持向量机 遗传算法 seal image recognition feature extraction Krawtchouk moments support vector machine genetic algorithm
1 河北工业大学 电子信息工程学院, 天津 300401
2 中国电子科技集团公司第十三研究所, 天津 300308
为了克服PC印鉴识别系统体积大、成本高并且识别精度低、适应性差的缺点, 设计了基于SIFT-SVM的嵌入式印鉴识别系统。系统计算印鉴图像的SIFT特征并进一步构造基于SIFT匹配的印鉴特征向量, 将构造的印鉴特征向量输入支持向量机进行训练, 并采用遗传算法优化SVM的惩罚因子和核参数, 使识别性能最优。系统以ARM11处理器作为印鉴特征提取和识别的核心单元, 采用ZC301摄像头进行图像采集, 并以蜂鸣器、LED、LCD作为报警显示设备。实验表明, 该系统对印鉴在模糊、旋转等多种情形下取得了93.5%的良好识别率, 且当笔划加粗仅5%时仍具有很好的适用性。系统具有识别精度好、适用性强, 体积小、设计灵活的优点。
嵌入式 印鉴识别 支持向量机 遗传算法 SIFT SIFT embedded seal identification support vector machine genetic algorithm
1 电子科技大学 电子薄膜与集成器件国家重点实验室, 成都 610054
2 成都华微电子科技有限公司, 成都 610041
3 西北核技术研究所, 西安 710024
对10万门基于静态随机存储器的现场可编程门阵列（FPGA）分别在锎-252（252Cf）源和HI-13串列加速器下进行了单粒子效应试验研究，测试了静态单粒子翻转截面及发生单粒子闩锁的线性能量转移阈值，并对试验结果进行了等效性分析比较。试验结果表明：252Cf源引起的FPGA单粒子翻转截面比重离子加速器引起的约低1个数量级；使用252Cf源未能观测到该器件的单粒子闩锁现象，而使用重离子加速器可以测出该FPGA发生单粒子闩锁的线性能量转移阈值；在现代集成电路的宇航辐射效应地面模拟单粒子效应试验中，252Cf源不是理想的测试单粒子闩锁的辐射源。
现场可编程门阵列 单粒子效应 252Cf源 重离子加速器 线性能量转移阈值 field programmable gate array single event effect californium-252 heavy-ion accelerator linear energy transfer threshold
