移动终端Logo识别系统

本课题主要实现了一个移动终端Logo识别系统,该课题的灵感来源于现实生活,旨在为人们的生活提供方便,帮助人们认识生活中的陌生元素,解密Logo。系统的核心技术是图像处理技术,通过匹配算法完成Logo识别。该系统分为客户端、服务器端和图像匹配程序共三个部分。客户端的主要作用为Logo的采集、展示、Logo历史以及用户登录等。这些功能为用户交互提供了一个很好的平台。服务端的主要功能为通客户端进行数据交换,将客户端采集到的Logo与数据库已有的Logo进行匹配,将得到的结果反馈给客户端,完成整个系统的流程。图像匹配程序主要完成图像的识别工作。目前客户端已在安卓系统上实现,服务器则在Windows服务器上实现,匹配程序使用C/C++语言编写,部署在服务器端。经验证,该系统能够较好的识别生活中的Logo,在保证了一定的准确性的前提下,能够保障实时性。目前,图像识别程序采用了SIFT和SURF算法分别实现。SIFT算法有很好的变换适应性,SURF算法是对SIFT的一种改进,匹配精确度更高,效果更好。     

基于掌纹图象分析的身份识别系统

研究了人体掌纹的生物测定学特征,掌纹图象的边界提取,建立了具有唯一性和可识别性的掌纹图象特征空间,设计了用于掌纹图象识别的ＡＲＴ２神经网络,并在此基础上建立了快速、可靠性高的新型身份识别系统。     

一种基于MLP的移动终端定位实现方法

提出一种新的基于移动位置协议的移动终端定位实现方法,这种方法适用面比较宽、通用性比较好。在简要描述该方法所基于的协议,并详细描述该方法原理之后,给出使用该方法实现对手机进行定位的一个应用。     

基于OMAP3530的嵌入式多光谱掌纹识别系统

基于OMAP3530双核平台实现一个嵌入式多光谱掌纹识别系统。采用Palm Code掌纹识别算法,通过融合掌纹与手掌静脉提高系统防伪性,同时使算法的准确率从可见光的91.33%提高到95.33%。在OMAP3530实现时,让具有强大运算能力的DSP处理器专注于复杂的特征提取运算,ARM处理器则负责图像采集、外设控制、任务调度及用户交互。所设计的系统集成图像采集模块和中心处理主板,识别率高、防伪性强并且具备实时处理性能。     

基于ARM9嵌入式系统的掌纹识别系统的实现

掌纹识别技术是一种新兴的生物识别技术,是近年来生物识别研究的热点.介绍了一种掌纹识别算法在ARM9嵌入式系统上的实现方案.介绍了系统的各部分组成,包括基于排序测度的掌纹识别算法、嵌入式系统的软件设计和硬件设计.针对算法在嵌入式系统上实现的困难,提出了提高算法速度的解决方案.     

基于基站的移动终端定位的研究及应用

随着移动终端、3G网络的快速发展与结合,公众对于获取位置信息的需求迅速增长.基于基站的定位系统的发展是非常有必要的.针对移动网络原理、Android技术进行研究后,提出通过定位软件获取GSM网络中移动终端用户的位置信息,在服务器端对数据保存及处理,最后在电子地图的支持下,为用户提供一种定位服务.经过测试,这种定位服务不仅能给普通群体提供定位和轨迹查询服务,更能免费为老人、孩子等弱势群体的人身安全提供保障.     

基于ARM9嵌入式系统的掌纹识别系统的实现

掌纹识别技术是一种新兴的生物识别技术,是近年来生物识别研究的热点。介绍了一种掌纹识别算法在ARM9嵌入式系统上的实现方案。介绍了系统的各部分组成,包括基于排序测度的掌纹识别算法、嵌入式系统的软件设计和硬件设计。针对算法在嵌入式系统上实现的困难,提出了提高算法速度的解决方案。     

加载北斗卫星通信模块的多功能移动终端的系统设计

随着我国北斗卫星系统的技术布局成熟,国防及民用迫切需要安全可靠的卫星定位导航及通信服务,加载北斗功能的移动终端越来越普及。区别于普通移动终端,由于北斗信号发射模块工作时产生的超大功率需求,普通的移动终端供电管理系统很难满足其大功率需求。基于此特殊电源管理需求,笔者设计了一套针对北斗信号发射模块的大功率稳定电源管理的移动终端系统,使集北斗发射和传统移动终端的多合一终端成为可能。     

基于移动设备的掌纹验证系统

针对掌纹识别在智能移动设备上的应用,提出一种掌纹识别算法,并嵌入到联想ET980智能手机,开发基于移动设备的掌纹验证系统。以新的方式采集掌纹图像并给出相应的预处理算法。使用优化的Gabor判别方法提取掌纹特征,减少特征提取的时间。系统验证一张掌纹图像的时间小于1 s,同时可获得EER=3.89%的识别精度,满足验证系统的实时性和精度要求。     

非接触式掌纹识别技术中关键点的定位方法

在掌纹识别技术中,关键点的定位起到了至关重要的作用.为了提高用户的接受度,采用了非接触式的掌纹识别技术.针对关键点定位的准确性影响识别精度,提出基于非接触式掌纹图像的关键点定位方法,其中包括手指张开时和手指并拢时两种情况.首先通过预处理提取手形的外侧轮廓,然后采用基于角度和方向的跟踪方法来初定位手指指尖点和手指间的凹点所在区域,最后细定位指尖点和手指间的拐点.实验结果表明,提出的关键点定位方法定位精确且稳定性高.     

基于SSH架构和Android移动课程学习平台的开发

利用课程学习资源平台,已成为许多高校学生在课后进一步学习的一种重要途径。但由于传统课程学习平台需要利用传统互联网才能获取相关资源,这对资源学习带来了诸多不便。文中提出了一种基于Android的应用程序,结合Struts、Hibernate和Spring三层架构设计,利用操作简单、可视化和安全性较好的MySQL作为数据库管理系统,采用C/S和B/S双重开发模式,开发了移动化《计算机组成原理》课程学习资源平台。该学习平台可以利用手机和其他移动设备随时随地使用学习资源,实践证明该课程学习资源平台系统具有良好的稳定性和互动性。     

基于Android 平台与LBS 的移动社交系统的研究与设计

随着人们的生活水平的提高,人们的社交圈子和活动范围越来越广,人们对跨地域环境的不熟悉也造成了出行和活动的不便。如何能随时随地了解当前位置信息和留下记录成为了人们关心的话题。针对这样的需求,本文设计了一个基于Android 和LBS 技术的系统,重点介绍了该系统的需求分析、功能结构、系统设计及数据库设计。     

基于Android平台的移动图书馆设计与开发

设计并实现了基于Android平台的移动图书馆系统,研究了其系统架构、关键技术、功能模块、开发环境和系统运行界面。系统由客户端和服务器端两部分构成,采用分层设计的理念,有效地降低了各个模块之间的耦合性,明确各个模块的职责,进而增强了系统的可扩展性。     

基于Android平台的UX手机交互主题的设计与实现

随着移动互联网的飞速发展,手机设计也进入一个全新的发展时期,越来越多的手机制造厂商逐渐重视手机应用软件的UI界面交互设计,以此来提高企业产品的市场竞争力。从Android平台上主题应用架构的设计、主题页面的显示、UX引擎中交互功能实现以及测试等方面论述Android平台上实现手机交互主题的全过程。     

安卓手机数据结构演示软件开发技术

针对数据结构相对抽象的特点,结合实际情况,通过利用文字、图像、动画等形式描述数据结构的算法特点,在安卓手机平台上开发数据结构演示软件。整个演示软件使用下拉列表控制方式,每个列表项包括若干选项。每个列表项对应一个选择或一个子列表。系统一直处于选择菜列表或执行某一被选列表项状态,直到退出演示软件。该数据结构演示软件包含了线形表、堆栈、树、图等基本数据结构的概念以及实例分析的展示。     

基于Nonsubsampled Contourlet变换的掌纹特征提取算法

为了研究Nonsubsampled Contourlet变换(NSCT)在掌纹识别应用方面的可行性和性能,本文采用MATLAB仿真手段,利用NSCT对纹理特有的各向异性和多尺度特点,以香港理工大学采集的掌纹图像为研究样本,建立掌纹识别的分析和研究平台,针对NSCT从掌纹图像中分解得到的多个系数矩阵,研究掌纹特征的提取算法。实验结果表明,NSCT在掌纹识别方面具有较好的性能和较高的识别率,从而验证了该方法在掌纹识别中的有效性和识别效果。     

基于安卓平台的手机定位软件开发

研究一种基于安卓平台和百度地图API开发的手机定位系统。介绍目前的研究情况,根据系统的需求分析,划分位置显示、安全速度设置、短信记录查询和公交路线查询等系统模块,并概述各模块的主要实现方法。具体介绍不同数据存储方法的特点,从而根据本系统特点选择适合的方案。     

一种自适应的T型结构掌纹分区算法

掌纹图像可由一个T型结构分为指根区域、内侧区域和外侧区域3个部分,合理地利用这些分区信息,可以有效地提高掌纹识别的效率和正确率.为此,提出一种自适应的T型结构分区算法,利用掌纹中的主线信息,并结合掌纹的灰度和方向场构造一个目标函数;通过搜索寻找目标函数的最大值实现T型结构的定位,以实现对掌纹的分区.实验结果表明,采用文中的算法能够获得有效的掌纹分区结果.     

一种基于改进的朴素贝叶斯算法的Android钓鱼网站检测方案

随着移动互联网的快速发展,针对移动手机端的钓鱼攻击越来越普遍。提出一种基于改进的朴素贝叶斯算法的移动平台钓鱼网站检测方案。首先,针对在数据收集过程中会出现空缺值的问题,通过K-means算法对缺失的属性值进行填充,以获得完整的数据集;其次,针对朴素贝叶斯算法计算概率时会出现过低估计的问题,将概率进行适当放大,以解决结果下溢的问题;第三,针对朴素贝叶斯算法容易忽略属性之间的关联性问题,对不同的属性值进行了加权处理,以提高检测的正确率;最后,根据实际情况中钓鱼网站出现概率较小的情况,通过调整钓鱼网站与可信网站的概率比值,以此来进一步提高检测的正确率。实验部署在Android 5.0操作系统上。实验结果表明,改进后的朴素贝叶斯算法能够在较短的时间内有效地检测出针对手机端的钓鱼攻击。