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指纹识别

于 2022-03-15 发布 文件大小:1.66 MB
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代码说明:

在 eclipse 项目文件夹中复制文件和设置生成的路径。作为从 Application.java 的 Java 应用程序运行 输出: 上传扫描的指纹图像 png 图像,请单击开始按钮。我们将得到指纹图像的不同的版本。二进制版本,水平和垂直的线条,斯凯尔顿理顺版本和最后细节信息提取。 项目: 指纹图谱基于拓扑结构匹配的指纹模式使用一个合适的算法。 后的指纹进行匹配。这些点可以保存在数据库中,并进行了授权过程。 该数据库包含现有的授权人的指纹信息。所以提取到的信息比较 数据库和比较现有的信息了。如果超过 20 点匹配,然后与现有用户的手指指纹匹配打印,并能够成功登录。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • tf-idf Java实现,还是很不错的
    资源描述TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar,用其进行分词,插件和测试文件可以从这里下载
    2022-11-20 22:00:04下载
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