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。     

指纹细节特征提取算法研究

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.本文在研究了两种常用的特征点提取算法的基础上,提出了一种新的特征点提取算法,并给出了去伪算法.经实践表明,该算法可在一定程度上减少指纹特征点提取的计算量,从而提高整个指纹匹配系统的效率.     

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。     

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.     

浅谈指纹的特性——《指纹终身不变》

在指纹检验和指纹鉴定中,经常发现现场指纹与撩印指纹存有差异的现象,但指纹的特征总和与指纹的特定性没有发生变化,可认定同一。指纹终生不变是针对指纹特征总和而言,是指手指轧突线花纹类型,具体形态,各个细节特征的形状、数量、位置,和相互关秉所构成的特征综合始终不变。     

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.     

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.     

一种基于矢量三角形的指纹匹配改进算法

在总结指纹匹配的基本算法的基础上对基于矢量三角形的指纹匹配算法作了比较详细的讨论，提出了一种基于矢量三角形的指纹匹配算法的改进算法，在寻找匹配三角形时，为了减小搜索空间，引人两个临近细节点的纹理结构信息定位参考点，匹配程度不再由匹配的特征点对数来衡量，而是由一个含有特征方向、距离阈值、匹配特征点数目的匹配度计算公式给出．实验结果表明，该算法不依赖指纹的中心点，具有旋转不变性．     

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.     

指纹信号的识别特征提取和处理技术

指纹识别技术一般由图像采集,预处理,特征提取,特征匹配,数据库管理五部分组成.本文根据方向图二值化处理,提取细节特征点,以及点模式匹配等算法对初始指纹图像进行处理,实验效果达到了预先的设想,成功实现了指纹图像的识别和匹配.     

一种标定指纹无特征区的新方法

指纹中无细节点特征的区域,即为无特征区。受指纹细点线位置、指纹纹线流向等因素的影响无特征区域的分布显高度随机性,因此无特征区本身就是一种高质量特征,可用于指纹识别。但是由于无特征区域形状会根据指纹细节点位置的变化而发生改变,我们很难使用一种统一的模型来表达无特征区域。研究设计了一种新颖的无特征区域表达方法,该方法使用网格标定的方式来实现对无特征区域的表达建模,首先沿横向和纵向把指纹分成若干等份,然后在各网格中统计无特征区域的分布位置与纹线条数等信息。为验证方法性能,构建一个小型指纹数据库,该数据库包含100枚三面捺印油墨指纹。实验结果显示两枚不同指纹中单个无特征区信息相同的概率为1%,多个(2个及以上)无特征区信息相同的概率为0%。可以实现指纹无特征区统计的稳定性。     

一种利用多元线性函数绑定指纹细节点与密钥的新方法

提出了一种新的使用多元线性函数实现待保护的密钥和指纹细节点数据绑定的方法,将指纹数据和传统加密系统密钥融合成一体,只有通过指纹认证才可获得密钥的使用权.其中多元线性函数的变量数不是由待保护的密钥长度决定,而是由需要匹配的细节点数目决定.实验结果表明,与已有的算法相比,提高了系统的安全性和真实用户恢复密钥的速度.     

影响指纹鉴定人员点取特征正确性实证研究

指纹鉴定是一个认知过程,是指纹鉴定人员根据自己所掌握的指纹鉴定理论,结合自己的经验对现场指纹进行检验的过程。通过指纹鉴定人员的3次点取特征,对指纹鉴定人员在分析阶段、比对阶段点取特征的方法、数量、准确性以及稳定性进行统计和分析。实验结果表明,点取特征的数量与现场指纹的质量和指纹鉴定人员的认知能力等存在一定的关联性;分类标记特征点方法使得初次接触指纹鉴定的鉴定人员点取特征点总数量增多,而对于非初次接触指纹鉴定的鉴定人员影响较小,但是该方法有助于提高指纹鉴定人员点取特征点的正确性;短期培训有助于提高初次接触指纹的鉴定人员点取特征点的稳定性,而重复的指纹鉴定相关理论的培训对于指纹鉴定人员点取特征点的稳定性影响较小。     

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．     

定向反射数码显微照相提取光滑表面潜在指纹细节特征的方法研究

为研究利用定向反射照明技术配合数码显微照相，对光滑表面上潜在指纹的细节特征进行提取的条件。利用定向反射照明技术的原理，通过数码显微照相技术针对深色光滑表面上潜在指纹的细节特征进行光学无损提取，结果是光滑表面上指纹细节特征提取效果理想，指印的纹线清晰，细节特征数量多、质量高。因此。数码显微照相和定向反射照相相结合提取光滑表面上的潜在指纹的细节特征是行之有效的方法，为潜在指纹的无损提取提供了新的思路。     

指纹匹配算法中采集设备无关性的研究

采集设备无关性即指纹识别系统对不同指纹采集器的适应性。基于指纹识别的网络身份认证将面临各式采集器的终端,为推广基于指纹识别的网络认证方法,指纹识别系统必须解决采集设备无关性。文章对指纹特征模式进行研究,提出了适用多种采集器的匹配算法。该算法采用一种基于细节点集的Delaunay三角化的局部结构来调整2个指纹模式,并根据若干匹配成功的局部结构提取出2个模式的比例,进一步将源自不同指纹采集器的指纹模式统一到同一比例。在3款采集器自建的指纹图像库中,指纹交叉匹配结果验证了算法的有效性。     

谈指纹鉴定特征数量标准

指纹是各国警方进行人身识别时的最常用、最有力的工具，被称为“证据之首”。在利用指纹鉴定认定人身的过程中，需要多少特征才能保证指纹鉴定的准确性一直是许多人讨论的问题。本文对各国指纹鉴定特征数量标准概况发展过程作了介绍，并对我国在该领域的现状予以介绍。     

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。     

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%。