基于局部细节特征的二次指纹匹配算法

为提高指纹匹配的正确率,综合局部细节匹配算法和全局匹配算法,提出一种将两者相融合的二次匹配方法。在提取指纹细节特征信息并去除伪特征点后,首先利用k-近邻法进行局部细节特征的一次匹配,获得局部特征之间的匹配分数;然后根据匹配分数对指纹图像进行旋转校正,进而对全局特征进行二次匹配,计算匹配向量,并利用匹配向量获得匹配率决定最终匹配结果。实验结果表明:在不同质量的多个指纹数据库上测试,算法最高正确率达到错误拒绝率为2.5%,错误接受率为0.22%,说明了该方法的有效性。     

基于三角形局部特征点模型指纹匹配算法

指纹识别是一种生物识别技术,指纹匹配是指纹识别的一个重要过程,如何解决指纹匹配过程中出现的待识别指纹出现的指纹平移、旋转与挤压引起的形变问题,是本文重要的研究内容。提出了一种基于局部特征点的三角形模型匹配算法,根据指纹中图像中的细节点,与其相邻的局部细节点构成一个三角形,并引入了它与邻近细节点间的距离、脊线数目作为判断因素,从而有效解决指纹图像匹配过程中遇到的因平移、旋转与挤压引起形变导致的识别率较低的问题,提高了指纹识别的精确度和可靠性。最后通过3个实验的结果表明,本文提出的算法比另外2种算法具有拒识率低、正确识别率高(正确率达到98.92%)的特点,即基于三角形局部特征点模型的指纹匹配算法有较好的性能。     

改进SIFT算法实现图像的快速匹配

为解决图像匹配耗时的问题,提出一种改进的图像匹配方案.在尺度不变特性变换(SIFT)算法的基础上,以特征点邻域灰度值的差熵大小来筛选稳定特征点,减少所需描述及匹配的不稳定特征点的数量,提高算法匹配效率.同时,改进误匹配去除算法,以大幅提高误匹配去除效率.实验结果表明,与SIFT及RANSAC相结合的图像匹配方案,或相关的改进方案相比,本方案可最大程度地保存最终匹配的特征点数量,并提高特征点匹配的实时性、匹配率及正确匹配率.     

一种新的基于图像矩的特征匹配算法

基于图像矩理论,提出一种新的图像特征匹配算法.该算法在原有经典的Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)图像匹配算法的基础上,利用图像一阶矩确定特征点指定大小的圆形邻域的质心,并通过利用质心来确定特征点主方向的方式提高匹配算法的效率.通过对图像矩特征的有效利用,与SIFT算法相比,此算法在保持较好的图像特征点匹配性能的同时,显著降低了算法的时间复杂度,具有更好的实时性能.计算机实验证明了此算法的有效性.     

一个新的基于细节特征的指纹匹配方法

自动指纹识别系统(automaticfingerprintidentificationsystems,AFIS)的精度和效率主要依赖于指纹的匹配算法.指纹匹配涉及的两个关键问题是指纹的对齐和匹配方式.根据同一个指纹的不同采样,其脊线形状保持高度的相似性的特点,利用两条脊线对应点的距离构造了一个判据,用来评价两条脊线形状的相似性,以实现指纹的最优对齐;针对传统指纹匹配算法中伪细节点的混入和真实细节点的遗漏影响指纹匹配精度的问题,提出了一种基于编辑距离原理的指纹细节特征匹配方法,对指纹库Fingdb和FingerDUT进行了测试,等错误率分别为0.62%和2.75%,证明该方法具有较高的可靠性和有效性.     

一种基于指纹中心点的匹配算法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状。研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法．该算法首先根据指纹模式区中检测的奇异点结构特征信息对指纹进行粗匹配，判断指纹不匹配的情况．其次，对无法判断的情形，则进行精确匹配．进一步利用奇异点或指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数，并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正，最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对．实验结果证明，该算法可以快速、准确的定位基准点，精确求取变换参数，误识率低，准确性高，并具有图像旋转平移不变性．对面积适中的指纹图像，匹配结果可以满足在线应用的需要．     

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.     

指纹特征匹配若干问题的研究

研究了指纹细节点特征匹配的关键问题. 在匹配准则上,算法考虑了待匹配点的质量以及重合区域内匹配点和未匹配点对打分的影响. 将待识模式和模板分解为局部模式,寻找最大密度点作为最优匹配. 实验表明,该方法降低了计算量,并提高了匹配的准确性.     

基于多种几何约束的图像误匹配剔除算法

尺度不变特征变换SIFT由于其良好的性能在图像匹配中具有广泛应用,但传统的SIFT特征匹配结果中仍然会包含不少的错误匹配.提出了一种基于多种几何约束的误匹配剔除算法,该方法利用匹配点对之间多种几何约束的组合来识别并剔除错误的匹配,具体包括方向角算法、邻域信息算法、点线距离算法和局部相似三角形算法.实验结果证明:这一基于组合策略的方法能有效地剔除错误匹配,并且极大限度地保留正确匹配.     

基于点模式特征提取的指纹匹配技术

为了准确识别指纹，采用基于点模式特征提取的指纹匹配技术。选取FVC2002指纹库中的指纹，对指纹图像进行归一化、灰度阈值分割、二值化、细化等预处理后，提取出端点、分叉点等特征点，并将其包含的指纹边缘点、断点等伪特征点去除，然后将提取的指纹特征信息同指纹库中的指纹进行匹配，测试指纹匹配率为94.12%。仿真试验结果表明，该方法具有较好的识别精度，根据试验结果可知匹配率为99.41%。     

一种改进的点模式指纹匹配方法

自动指纹识别因其在身份认证方面所具有的方便、快速、准确等特点而得到了广泛的关注，而指纹匹配算法的研究又是其中一个非常重要的研究内容．针对基准点定位困难的问题，提出了一种根据特征点集合中3个近邻点所组成的子集之间的相互关系来确定基准点以及变换参数的算法．实验结果证明，该算法可以快速、准确的定位基准点，精确求取变换参数，指纹匹配的速度和准确率可以满足实际应用的需要．     

一种基于点模式匹配的指纹识别方法

把指纹用于身份认证已有上丰年的历史，自动指纹识别（AFIS）已在各个领域广泛应用，除了传统的司法公安领域，自动指纹识别还可以作为计算机操作系统和网络访问认证用户的手段，以及用于金融保险方面的身份确认，指纹匹配是AFIS的最重要问题之一。一般用脊线的分歧点和端点这样的细节点来表示一个指纹，并通过细节匹配来进行指纹匹配，这样指纹匹配就转化为点模式匹配的问题，传统的点模式匹配算法存在运算量过大且难于解决所有的非弹性形变等问题。文章提出了一种基于聚类的点模式匹配方法，来进行指纹识别，有效地解决了如何对数量和位置都不尽相同的两幅指纹细节图象进行最优匹配的问题，设计并给出了利用矢量对匹配确定图象间校准函数的流程，并通过实验证明所提出的算法具有较快的速度和较高的准确率。     

指纹特征匹配方法的研究与实现

论述指纹自动识别的概念及过程。重点研讨指纹特征匹配原理,提出一种指纹特征匹配方法,给出了实验数据,证明匹配速度快,匹配精度高。     

指纹图的特征增强与去伪的分级处理算法

提出了一种指纹图特征增强与去伪的分级算法．对指纹的二值图进行增强,有效减少虚假细节点的出现;在细化图上跟踪并标记脊线,去除具有连接关系的伪细节点;利用指纹对偶性除去断点等无脊线连接关系的伪细节点．实验结果表明,此算法在去除伪细节点方面具有很好的效果,达到了自动指纹身份识别系统的实时要求．     

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。     

基于迁移参考节点的指纹匹配方法

指纹识别通常采用节点模式匹配的方法，典型的方法是通过一对参考节点将输人指纹和模板指纹对齐，然后进行节点配对，以基于参考节点对齐的方法为基础提出了一种迁移参考节点的节点匹配方法，基本思想是从某初始参考节点开始得到一些匹配节点对，再以这些匹配节点对作为参考节点得到新的匹配节点对，如此反复，直到所有匹配节点对都被用来作为参考节点．用该算法在FVC2004 DB3上进行测试，结果表明，该方法提高了识别的正确率。     

自动指纹识别系统的实现

研究了指纹图像的预处理、特征提取及特征匹配这三种算法。介绍了指纹和自动指纹识别系统的相关知识,详述其各组成单元;采用了基于三角形基准点定位匹配的算法,以弥补细节点指纹匹配算法过于依赖中心点的不足;并在VC++6环境下开发了自动指纹识别系统软件,性能测试结果表明,该系统能较好地实现自动指纹识别功能。