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．     

指纹识别技术的新进展

在人们日常生活中指纹识别技术已经被日益广泛的用于个人的身份鉴别，譬如ID卡、指纹硬盘等.目前，在线指纹采集技术和自动指纹识别算法都已经取得很大的进展.各种指纹识别技术，包括指纹获取、分类、增强和匹配，性能都有了显著的提高.文中概述了指纹识别领域的最新进展，对每个步骤的相关算法进行了讨论，特别针对两个重要而有挑战性的问题：低质量指纹图像的增强和弹性形变指纹图像的匹配进行了深入地探讨.另外，还讨论了国际指纹识别评测算法FVC2004和FpVTE2003，基于此可以进行全面、客观地识别算法的性能评价.     

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。     

大型指纹数据库自动识别系统设计

随着指纹数据库规模的不断扩大,识别效率逐渐降低。本文通过对已有自动指纹识别系统的分析、研究,针对目前的大型数据库中自动指纹识别系统存在的建库速度慢,采集速度慢,匹配效率差等缺陷,探讨了基于数据挖掘的自动指纹识别系统。     

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.     

自动指纹识别技术研究

带有生物特征的指纹识别技术已经广泛地应用于各类身份识别认证系统中。本文介绍了指纹识别技术的应用背景、基本原理、工作过程,并重点介绍了相关算法——包括预处理算法、特征提取算法、指纹匹配算法,以及各算法解决的主要问题。     

低质量指纹图像的增强算法研究

研究指纹增强技术对于提高指纹特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统都具有重要的意义。本文利用加博滤波具有良好带通滤波的特性,对指纹图像进行去噪处理,再使用纹线投票算法获取指纹图像的纹线结构,由此提取指纹图像的方向信息,并在此基础上对图像进行了增强处理。实验结果表明,指纹图像增强效果显著,可满足非实时性自动指纹识别系统的要求。     

采用圆形匹配限制框的指纹特征点匹配算法

介绍了指纹特征点的匹配原理,提出了一种改进的实时指纹特征点匹配算法,并对算法性能进行了实验研究.给出了错误匹配率(FMR)和错误不匹配率(FNMR)随阈值变化的情况及算法的ROC曲线.得到算法的等错误率(EER)为1.8%,最小FMR(zeroFNMR)为6.8%,平均匹配时间为0.1s.算法在指纹库FVC2004上的实验结果表明,算法性能较好,适合于实时指纹识别系统.     

指纹自动识别系统中的关键技术一方向图

指纹方向图具有真实性、渐变性、抽象笥的特点,能以简化的形式直观地反映指纹图像最基本的形态特征,因此在指纹自动识别系统中具有重要的研究价值,目前方向图已被广泛应用于指纹图象增强、纹型特征的提取、指纹的自动分类、方向模板匹配、编码重构等许多关键处理环节,特别是以指纹方向图为基础构建的Gabor滤波器进行指纹的沿纹线方向滤波,收到了非常好的滤波效果,笔者系统地介绍了近年来发展起来的求取指纹方向图的方法,对其时间快速性对噪声的鲁棒性进行了比较,提出了每种方法进一步改进的思路,最后对方向图在指纹自动识别系统中的典型应用作了分析,指出了进一步的研究方向。     

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．     

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.     

A fingerprint feature extraction algorithm based on curvature of Bezier curve

Fingerprint feature extraction is a key step of fingerprint identification. A novel feature extraction algorithm is proposed in this paper, which describes fingerprint feature with the bending information of fingerprint ridges. Ridges in the specific region of fingerprint images are traced firstly in the algorithm, and then these ridges are fit with Bezier curve. Finally, the point that has the maximal curvature on Bezier curve is defined as a feature point. Experimental results demonstrate that this kind of feature points characterize the bending trend of fingerprint ridges effectively, and they are robust to noise, in addition, the extraction precision of this algorithm is also better than the conventional approaches.     

多级分块尺寸下的指纹方向信息提取算法

作为一种重要的生物特征识别手段，自动指纹识别近年来得到了广泛的关注并取得很大的进展．指纹方向信息提取是自动指纹识别技术研究内容中一个非常重要的内容，但从低质量指纹图像中准确、可靠地提取方向信息却是一件很困难的事情．提出了一种多级分块尺寸下的指纹方向信息提取算法，依据大分块尺寸下所提取的方向信息对小分块尺寸下所提取的方向信息进行可靠性判断，然后进行相应的调整．实验结果证明，即使对于低质量指纹图像，该算法也可以快速、准确的提取指纹方向信息．     

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．     

Recent progress in fingerprint recognition

Fingerprint recognition has been increasingly used to realize personal identification in civilian's daily life, such as ID card, fingerprints hard disk and so on. Great improvement has been achieved in the on-line fingerprint sensing technology and automatic fingerprint recognition algorithms. Various fingerprint recognition techniques, including fingerprint acquisition, classification, enhancement and matching, are highly improved. This paper overviews recent advances in fingerprint recognition and summarizes the algorithm proposed for every step with special focuses on the enhancement of low-quality fingerprints and the matching of the distorted fingerprint images. Both issues are believed to be significant and challenging tasks. In addition, we also discuss the common evaluation for the fingerprint recognition algorithm of the Fingerprint Verification Competition 2004 (FVC2004) and the Fingerprint Vendor Technology Evaluation 2003 (FpVTE2003), based on which we could measure the performance of the recognition algorithm objectively and uniformly.     

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。