感器第五章力敏传感器第六章其他种类的传感器第七章多传感器信息融合技术第八章检测电路第九章现代检测系统

学第三章生物体系统运动模型第四章感觉系统模型与信息融合第五章仿生系统常用感知器与致动器……第十章仿生

章计算机视觉中的空间关系第四章边缘检测第五章距离信息的检测第六章表面方向的检测第七章运动视觉第八章纹

第一节 概述 第二节 传感器信息融合的分类和结构 第三节 传感器信息融合的一般方法 第四节 传感器信息融合的实例

一、概述 二、传感器信息融合的分类和结构 三、传感器信息融合的一般方法 四、传感器信息融合的实例

一、概述 二、传感器信息融合的分类和结构 三、传感器信息融合的一般方法 四、传感器信息融合的实例

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量