针对身份识别容易被仿冒和造假的问题,提出了一种利用近红外相机捕获手背静脉同时具有活体检测功能的身份识别方法,手背静脉图像提供静脉特征作为身份识别的依据,与此同时获取的脉搏波的周期性特征作为活体检测的标志。利用自行搭建的手背静脉和脉搏波捕获实验装置,研究了70个个体的手背静脉图像以及活体和假体的静脉图像特征,并提出了提高身份识别准确率的算法。采用主成分分析对活体静脉特征向量进行降维,降低分类算法的复杂度,结合马氏距离去除异常样本,以提高识别精度,再采用参数优化的随机森林算法和支持向量机算法实现了手背静脉的精准识别。结果表明:基于手背静脉特征结合随机森林算法和支持向量机算法可以对不同个体进行身份识别,识别准确率分别为99.28%和99.86%,识别时间分别为0.368 s和0.110 s。

应用蒙特卡罗方法求解几何因子, 基于蒙特卡罗方法的几何因子计算程序使用C++语言编写, 可用于任意位姿的各种尺寸的圆面探测器对圆面源几何因子的计算。该程序使用了方差减小技巧。通过与国际通用蒙特卡罗计算程序(MCNP5)的计算结果对比, 该方法具有结果准确(误差较小)、计算速度快、使用方便等优点。最终使用该程序计算几何因子, 与实验数据进行对比, 成功验证了中子深度分布分析(NDP)能谱测量系统探测器位姿的准确性(误差5%以内), 并对其移动位置进行修正, 发现电机移动20 mm大约会产生1 mm的误差。