基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性,提出了方向场和频率场的概念,实现了指纹图像与背景区域的有效分离,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则,不但利用了指纹图像的局部特性,而且结合了局部四邻区域的关联特性,对于脊线方向变化较小的局部区域,采取单一方向Gabor滤波的方法;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明,与现有的方法相比,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

基于方向场和频率场的自适应指纹图像增强算法

基于指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性,提出了方向场和频率场的概念．设计了一种快速而有效的自适应指纹图像增强算法．该算法基于局部与宏观相结合的原则,不但利用了指纹图像的局部特性,而且结合了局部四邻区域的关联特性．对于指纹图像中脊线方向变化较规则的区域．采用方向为最佳且经过参数优化的单一方向Gabor滤波;对于指纹图像中脊线方向存在突变块的区域,则采用组合的多方向Gabor滤波,将该方法与LinHong方法的增强处理结果图例对比表明,它具有计算量小、增强效果好的特点。     

一种基于互补滤波的动态指纹图像增强方法

本文使用了一种基于双滤波器的动态指纹图像增强算法。利用动态2维Gabor滤波器分离粘连脊线的能力很强,方向滤波器具有较强连接断裂脊线的能力,而且输出结构为二位图像的特点,使用Gabor滤波器与方向滤波器互补滤波。通过对图像进行第二次增强,从而达到较为理想的增强效果。大量实验结果显示,此算法对指纹图像的平移与旋转变化反应不明星．有利于细节点提取而且易于实现。     

指纹图像增强的一种新方法

指纹增强技术可以有效地增强指纹的脊线特征,为指纹细节提取和匹配提供可靠的基础.文章提出了一种基于Fourier变换和Gabor滤波的指纹图像增强新方法,首先通过快速傅立叶变换将指纹图像变换到频域,然后在频域分方向进行Gabor滤波,最后对合成的图像进行傅立叶逆变换.部分指纹图像的实验结果表明,该方法具有较强的有效性和鲁棒性.     

一种改进的基于方向场的指纹图像增强算法

本文分析了指纹图像方向场估计的方法,针对Gabor滤波器在指纹图像增强的应用中对于图像方向变化剧烈的中心区域和三角区域纹线结构保持性差的缺点,提出利用方向信息进行改进的增强算法,并在Matlab7.0环境下进行算法测试,结果表明本文算法相对于原算法能够获得良好的纹线结构保持性。     

基于多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法

为解决传统的直接利用图像全局或局部灰度特性的指纹图像二值化方法的不足,提出一种多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法。首先构造多通道Gabor滤波器组对规格化后的指纹图像提取不同方向纹线对应的主要频率成分。将获得的多通道的滤波响应图线性叠加形成单幅Gabor滤波叠加响应图。然后对其再次采用以上滤波器组滤波,分别求取各位置的最大Gabor响应构成最终的指纹滤波能量响应图。最后分块并求取块内阈值实现二值化。实验结果表明,该方法较基于灰度特性的方法鲁棒性更好,特别对存在粘连、噪声和断纹、孔洞等现象的指纹图像有较好的处理效果。     

指纹图像增强算法的改进

为提高Gabor滤波算法的运行效率,改善指纹图像的增强效果,提出一种改进的Gabor滤波实现方法。该方法将指纹图像分割成小块,以各小块中心点的方向和脊频作为块中每一点的方向和脊频,并对块方向进行量化,以量化方向序号为索引调用滤波模板对指纹图像滤波。滤波结果表明：改进的算法对指纹图像增强效果明显,处理速度快,对于质量较差的图像也具有较好的增强效果。     

一种改进的基于脊线跟踪的指纹特征提取方法

本文改进了基于脊线跟踪的指纹特征提取方法,用局部Gabor滤波对指纹图像进行增强,提高了指纹脊线方向的计算精度,增强了指纹跟踪终止点的判决条件.改进后的算法在不增加算法时间复杂度的前提下,增强了特征点提取的准确性.     

基于结构的指纹特征抽取方法

为了弥补传统的提取细节特征点的方法在小面积指纹图像识别上的不足，针对指纹脊线纹理结构进行了详细研究，分析了Gabor滤波器应用在纹理上的原理，建立了用于指纹识别的Gabor滤波器的物理模型，在此基础上设计了基于Gabor滤波器获取指纹特征的算法.首先提出了一种快速和简便的自动定位指纹图像中心点方法，以中心点为参考点在其周围确定特征提取区，根据Gabor滤波器的性质对其进行8方向滤波提取特征.通过在标准指纹数据库上的对比实验，显示了该方法的有效性.     

采用八方向Gabor滤波的指纹识别算法

采用指纹增强算法与复滤波器中心点定位结合的方法,有效地解决低质量指纹图像中心点定位问题,实现了平移不变.同时,采用基于结构的指纹特征提取算法,用八方向Gabor滤波提取指纹的全局特征和局部脊线特征,实现了旋转不变.在FVC2004指纹库上的仿真实验表明:该算法取得较好的识别效果,优于基于单Finger Code特征和基于点模式的指纹识别算法.     

一种改进的基于Gabor小波的指纹增强算法

鉴于当前的利用Gabor小波对指纹进行增强的方法中滤波范围固定的缺点,提出了一种改进指纹增强方法.对Gabor小波的性质和指纹图像的内在特点做了深入的分析,确定Gabor小波的方向和频率参数,并设定了一个可以根据局部纹路方向和频率自动调整的区域作为滤波范围对指纹图像进行增强.实验结果表明,该方法可以有效地去除噪音,并且很好地恢复出纹路信息以增加指纹匹配后续操作的准确度.     

Fingerprint Matching Based on Local Relative OrientationField

A fingerprint matching method based on local relative orientation field is proposed. It extracts local relative orientation field around each minutia for minutiae matching. Local orientation features are also used to sorting minutiae in order to speed up searching a minutia when pairing minutiae. The experimental result reveals that this method achieves improved recognition accuracy.     

基于方向场的半区域指纹分类方法

提出了一种基于指纹方向场半区域指纹特征构造方法，并将此特征用于指纹分类．该方法充分利用了不同类型指纹方向场的结构特点，将指纹图像方向场中反映指纹全局特征的区域(感兴趣区域)分成许多小扇区，将扇区内所有像素方向的平均值作为该扇区的特征值，并将其按一定顺序排列起来构成一枚指纹的特征矢量．所提出的指纹特征矢量构造方法具有计算简单、特征矢量短等特点．实验结果表明，此方法构造的特征矢量在3种类型的指纹分类上具有令人满意的效果．     

一种改进的基于方向滤波的指纹图像增强算法

在指纹滤波增强方法的基础上,提出一种基于方向滤波器的指纹图像增强算法.对指纹图像进行标准化处理,使用扩展的各相同性索贝尔算子计算梯度,并计算出指纹的方向图;根据指纹图像的特点提出了一组方向滤波器,根据纹线的局部方向对指纹图像进行滤波,起到了消除噪声、增强有效纹线信息的作用,为提取特征点提供了良好的图像质量,实验结果证明各相同性索贝尔算子在纹线方向提取上有良好的应用效果.     

基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,进而提高指纹识别系统的性能.提出了一种基于Gabor滤波器的指纹增强算法,算法采用梯度法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率,通过计算图像方向一致性来自适应地调节Gabor滤波窗口的大小,再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应.实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果.     

采用方向场配准和图匹配的指纹匹配算法

提出一种新的指纹匹配算法.在配准阶段,引入局部方向场匹配,并结合局部细节点拓扑结构匹配以进行指纹对齐;在对齐后的匹配中,首先在两个指纹的细节点集之间进行弹性匹配,得到一个由匹配的细节点对组成的相似集,然后以相似集中的细节点做顶点,以各顶点之间的连线为边,为输入指纹和模板指纹组成对应的拓扑图进行图匹配;还引入了全局方向场匹配,并与细节点集匹配进行融合,以提高算法的精度.采用FVC2002公布的指纹库进行对比实验,结果证明了算法的有效性.     

基于Gabor滤波器和广义对称变换的指纹增强算法

在传统Gabor滤波器的基础上,引入广义对称度,综合考虑指纹图像中脊线的对称性、方向选择性与频率选择性,提出了一种结合对称性和Gabor滤波器的指纹图像增强新算法.实验表明,该算法能够准确地定位指纹图像的细节点.     

基于结构的自适应指纹图像增强算法

指纹图像的周期性和局部方向性是指纹图像的重要结构特征,充分利用这两个结构特征是提高指纹增强算法的重要方法.对一般图像增强算法处理指纹图像分析后,发现了一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求.为了提高指纹增强算法的综合性能,作者以指纹图像局部方向和周期为参数,并设计了基于梯度得求局部方向的算法,再以Gabor变换为基础,设计了基于结构的自适应滤波算法.试验结果表明,该算法具有很高的实用价值,能够满足一般指纹识别系统性能要求.     

基于局部特征的点模式指纹匹配算法

近年来以指纹匹配为代表的身份识别技术受到越来越广泛的运用.因为其具有的学术和社会价值,指纹识别技术成为一个研究的热点.为了克服指纹的旋转和平移在指纹匹配中的影响,提出了一种新的指纹特征描述方法.因为指纹中心点附近的方向场存在某种特定的规律,运用这种规律本文根据指纹图像的方向场提取指纹图像的参考点和参考方向,并以参考点为原点,参考方向为极轴建立极坐标系.根据指纹参考点和参考方向的唯一性,本文建立的极坐标系与指纹图像的旋转和平移无关.由特征点的类型,极坐标以及特征点的方向构成的指纹特征信息同样具有这样的特性.最后对存在平移和旋转关系的两幅指纹的特征信息运用可变大小的限界盒方法进行全局匹配实现指纹匹配算法.实验结果表明该算法能够有效地避免图像的平移和旋转对指纹匹配带来的影响,可以很好的满足实际应用的要求.