一种基于突变信号分析和最小二乘法的指纹图像分割算法

针对指纹图像分割的问题,笔者提出了一种基于小波变换突变信号分析原理对指纹边缘进行检测。并结合最小二乘法拟合方法的指纹检测和分割算法。该算法首先将原指纹图像利用平滑函数进行平滑处理,然后使用高斯函数的一阶导数卷积计算水平和垂直方向的突变点,最后使用最小二乘法从不同方向拟合突变点。实验结果表明,该方法能够准确地将指纹图像从背景图像中分割出来。     

自动指纹识别系统图像分割算法的研究

以指纹为代表的个人身份识别和认证，早就得到了人们的认可和使用．由于指纹具有唯一性和终身不变性，正成为近年来应用最为广泛的生物特征．一幅采集到的指纹图像，总不可避免地存在背景区域，所谓分割就是将背景区域从指纹图像中分离出来．噪声区域和背景区域各点的方向是随机分布的，而前景区域各点在某一方向上占主导地位．因此，前景区域中在与纹线流垂直的方向上灰度方差较大而在沿纹线流方向上方差较小．提出了一种指纹图像分割的新方法，首先将指纹图像分块，准确提取出每块的方向信息．分别沿平行块方向和垂直块方向求取块内各点的灰度变化，并计算该块在这两方向上所有点的平均灰度变化．对指纹图像每一块的两个方向灰度变化进行归一化处理，结合这两种判断依据确定该块是属于前景区域还是属于背景区域．本算法充分利用了指纹图像特有的方向性和灰度特性，能准确地将背景区域从指纹图像中分离出来，既节约了预处理时间，又能保证一定精度．     

指纹图像预处理算法研究

在指纹识别系统中，指纹图像预处理是指纹特征提取与识别的前提．对指纹图像预处理技术进行了研究。提出了一种指纹图像预处理算法．实验结果显示，该算法能够去除指纹噪声，得到较高质量的指纹图像．     

一种基于Bezier曲线曲率的指纹特征提取算法

指纹特征提取是指纹识别中关键的一步,文中给出了一种新的特征提取算法,该算法利用指纹纹线的弯曲信息对指纹特征进行描述.算法对指纹图像特定区域中的纹线进行跟踪,并用Bezier曲线来拟合跟踪过的指纹纹线,最后使用Bezier曲线上曲率取极值的点来定义指纹特征点.实验结果表明,提取的特征点有效描述了指纹纹线的弯曲趋势,对噪声不敏感,同时该算法优于传统的特征提取方法.     

DNA指纹图微机图象处理的初步研究

本文通过把计算机图象处理技术应用于ＤＮＡ指纹图的质量改善和分析，提出一种用计算机图象处理系统对ＤＮＡ指纹图进行个体识别的可行方法。     

基于细化指纹图像特征提取的改进算法

文章深入研究了细化指纹图像细节点提取算法，针对常规提取算法中存在一定数量的伪细节点问题，提出了一种改进的细化指纹图像细节点提取算法。该算法在原有提取算法的基础上，在细节点提取中采用了邻域查找删除、边缘删除等措施。实验表明，该算法显著地减少了伪细节点的提取，是一种较为理想的细化指纹图像细节点提取算法。     

基于三方向图的多尺度平滑指纹奇异点检测

为解决低质量指纹图像定位奇异点位置偏移及定位区域过大的问题,提出了一种基于三方向图的多尺度平滑奇异点检测算法.首先,计算指纹图像的方向场和频率场估计并用Gabor滤波器对指纹图像进行增强.然后,计算指纹图像中脊线上像素点的方向并对其进行三方向划分得到指纹脊线方向图.最终,去掉噪点并填补非脊线区域,同时检测多个平滑尺度下的奇异点位置并通过信息融合剔除伪特征点,精确定位奇异点.对FVC2002,FVC2004和FVC2006指纹图像库进行实验,结果表明:该算法对低质量指纹图像奇异点检测的准确率有明显提升,奇异点检测的总准确率达92.35%,可将奇异点精确定位在2×2像素区域内.     

指纹图像增强算法研究

指纹图像增强在指纹图像预处理过程中有着非常重要的作用,直接影响指纹识别的识别率和识别速度。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,现提出一种优化的Gabor滤波方法以增强指纹图像并有效消除噪声,并对Gabor滤波器的参数进行量化。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取,以提高指纹识别的算法效率和准确率。     

基于支持向量机的轮胎标识点颜色识别

针对人工识别汽车轮胎标识点颜色效率低、误差大的问题,研究了一种基于支持向量机的轮胎标识点颜色识别方法,利用PLC-工业相机图像采集系统获取轮胎标识点图像信息,对获取的标识点图像进行图像降噪、标识点分割、颜色特征向量提取等处理,将提取的轮胎标识点颜色特征向量输入到支持向量机颜色分类器中进行颜色识别。实验结果表明,该方法能够有效地识别出轮胎标识点颜色信息。     

一种指纹的自动识别方法

分析了几种指纹自动识别方法的优缺点，提出了一种新的识别方法，有向图集法，此法中，结点表示指纹中隆线上的分叉点，有向边表示这些分叉之间的关系，此外，还给出了与此有关的２个算法，有向图集的匹配算法及指纹图象的识别算法。     

基于OCR的空间坐标自动提取——以广东省清远市清新区不动产存量数据整合为例

数字识别主要指通过使用硬件设施结合计算机软件编程手段实现自动识别阿拉伯数字的过程。在针对不动产数据整合这个项目中,通过数字识别可以大幅度减轻工作量与工作强度,具有非常重要的推广应用价值。主要研究如何解决在测区中纸质档案中含有界址点的扫描件如何直接生成数字化图的问题。旨在解决识别纸质档案中的界址点,以及利用Arc Engine进行二次开发批量生成宗地图这2个技术难点,并最终形成一个能够自动识别界址点信息并且能自动生成数字化图的系统。     

基于脊线跟踪的指纹角度特征的提取方法及应用

提出了一种指纹图像特征点的提取方法——脊线跟踪法 .它不仅能够快速准确提取出指纹图像中特征点的坐标 ,而且能够求出每一个特征点所在脊线的角度 .角度特征为指纹图像快速匹配提供了更多的依据 ,因而在图像匹配阶段中 ,匹配的速度和精度得到了提高     

基于相位的指纹图像预处理与匹配算法

自动指纹识别技术的研究和应用是目前生物特征识别研究的热点课题,近年来被广泛应用于各种个人身份识别和验证系统中．自动指纹识别技术大致可以分为指纹图像预处理和指纹匹配两个主要过程．本文并针对指纹图像的特点设计了基于相位指纹图像预处理与匹配算法,解决了图像归一化、图像分割和方向场平滑和图像二值化中出现的问题．     

一种指纹特征点信息的表示方法

指纹图像经细化后并提取特征点,把特征点的信息构成特征向量作为指纹特征模板.本文提出了一种有效的指纹特征信息的表示方法,把中心点作为参照点,利用中心点和特征点之问的距离和纹线数与图像的旋转和平移无关的特性来标记特征点.通过结果分析,此方法占用的空间相对要小.     

面向汽车领域的软文识别研究

针对面向汽车领域的软文识别问题,将软文识别分为顶贴识别、无关帖识别、广告帖识别和伪造帖识别4个子任务,并分别使用基于规则的方法和基于机器学习的方法对4类软文进行识别。基于规则的方法综合考虑汽车领域专业信息、极性词信息、作者级别信息等因素;基于机器学习的方法结合网帖内容特征和作者信息特征,使用最大熵分类器进行模型训练。实验结果表明,对于领域特征明显、具有数值化反馈信息和明确标注数据的领域,适合使用机器学习的方法进行软文识别。     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究.在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进,并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较.     

Kinect骨骼信息下的动态手势识别研究

针对复杂环境中存在的手势识别问题,提出一种利用Kinect传感器获取深度信息并进行动态手势识别的方法。该方法通过对Kinect传感器获取的深度信息进行分析,获取人体主要骨骼点的3D坐标,从中选取六个点作为手部运动的特征参照;为提高手势识别系统的识别速度,提出了一种基于查表的DTW算法对得到的特征数据进行模板训练并实现动态手势识别。实验结果表明:该方法具有较高的识别速度和识别率,对复杂背景及光照强度变化具有较强的鲁棒性。     

基于方向信息的指纹图象分形压缩

提出了一种根据指纹图象方向信息进行图象压缩的方法。首先,将指纹图象按照其纹理方向信息进行分块,将同一块内的图象数据沿纹理方向排列成一维数据,然后再用分形压缩编码方法进行压缩。该法很好地解决了分形图象压缩算法在处理指纹图象时的局限性,具有很高的压缩效率和编码速度、较小的图象恢复误差,并可对指纹图象进行修复等优点。最后给出了实验结果,证实了该方法的优越性能。     

基于摄影测量三维点云的岩体结构面自动识别方法

建立了一种用数字摄影测量得到的三维点云数据识别和分析岩石边坡出露的面状结构面的方法。该方法使用每一个点及其相应的邻近点构成的子集平面来形成识别结构面的候选,使用主成分分析(PCA)计算平面法向量并剔除异常点,识别结构面并计算其产状(倾向和倾角)。以甘肃北山一岩石边坡为例,使用该方法进行结构面识别。最后对结构面进行优势分组;同时与实测产状进行了对比,结果表明识别效果较好。     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究．在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进，并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较。