基于Intel PXA255构建指纹识别系统平台

指纹识别是身份验证中一种重要的生物识别技术。指纹所具有的唯一性、不变性、易于获取等特性使得指纹识别成为生物鉴定学中的最为成熟的方式。嵌入式指纹识别系统集模式识别、光电技术、图像处理、智能卡、数据库技术于一身，适用于多种应用场合，具有广泛的应用前景。文章基于Intel XScale PXA255处理器和Windows CE．net嵌入式操作系统构建自动指纹识别系统平台。     

内存数据库在民用自动指纹识别系统中的应用

自动指纹识别系统在技术上已比较成熟,在改进算法上的提高空间已不大,通过采用内存数据库的方式,可以避免系统对外设的频繁读取。从而提高系统工作速度。     

基于指纹统计特征的身份鉴别系统

指纹具有唯一性和不变性,作为个人身份标志,指纹识别技术以其安全性、可靠性、高效性,在金融证券I、T业、安防、考勤、指纹IC卡等领域正逐步得到广泛应用。概括地介绍指纹识别技术及典型的基于指纹统计特征的身份鉴别系统的结构,对指纹图像采集、图像预处理、特征提取、数据库管理及图像匹配进行分析和归纳。自动指纹识别系统的研究在过去30多年中已取得了很大的进展,但目前仍是国内外图像处理、模式识别、计算机科学等领域研究的热点。     

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。     

Gabor滤波在指纹增强算法中的应用研究

在自动指纹识别过程中,指纹图像增强起着关键性的作用。根据指纹自身脊线的纹理特点加之Gabor滤波器在方向性和频率选择性方面的优良特性,对Gabor滤波在指纹增强算法中的应用做了研究,结果表明,能提高自动指纹识别的效率。     

自动指纹识别系统

本书根据自动指纹识别系统的典型殳展过程编写，内容丰富，旨在说明白力指纹图像识别的难度以及构建实用、可靠的指纹识别系统的挑战性。     

基于ARM＆Linux的考场指纹识别系统设计

使用S3C2440微控制器、指纹模块等硬件,应用Linux操作系统、SQLite数据库、Qt可视化开发工具等软件及编程技术,设计实现了考场指纹识别系统,具有指纹采集、指纹识别、数据库与信息管理、网络数据传输等功能,可以脱机独立工作,使用方便。     

考试指纹识别系统

指纹自动识别技术是生物技术和计算机技术有机结合的产物,其精确度和方便性优于传统的密码鉴别技术。“考试指纹识别系统”是在指纹识别核心算法的基础上,再将应用程序传输的指纹信息与Access数据库中的指纹信息进行对比,从而实现指纹识别。该系统适用于各种正式的考试,同时可以融入常规的学生学籍管理。     

实用型指纹识别系统的研究

描述了一种兼有联机式和独立式的实用型指纹识别系统.在联机式工作模式下,终端通过以太网和中央服务器连接,将指纹算法的运行、指纹数据库的存储放在服务器端,该系统具有存储量大、运算速度快、功能强等特点,但是一旦网络瘫痪则系统无法工作;独立式指纹识别系统能够在终端识别指纹,不依赖网络.通过将两者结合起来,解决了指纹识别系统中性能和可靠性的矛盾.     

基于ARM和深度学习的大数据 指纹识别系统设计

针对传统指纹识别系统在面对大数据指纹图像时具有识别效率不高、需要手动设计提取的特征的缺点,提出了一种基于ARM和深度学习的大数据指纹识别系统.首先,描述了指纹识别系统的原理图.然后,设计了系统硬件框图,采用S3C2410C作为微处理器,采用FPS200指纹图像作为传感器,并设计了两者之间的接口电路;最后,重点设计了指纹识别的软件过程,建立一个可以进行指纹自动识别的通用多层深层神经网络.通过设计系统软硬件并进行测试,结果表明文中设计的指纹识别系统具有很高的指纹识别准确度,能有效处理大数据指纹图像的识别,且与其他基于人工提取特征的方法相比,具有更高的识别正确率和识别效率.     

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DSP的指纹识别模块设计与实现

提出了一种以定点DSP芯片TMS320VC5410及FPS200指纹采集传感器为核心的自动指纹识别模块,并对指纹识别算法采用DSP专用汇编指令集与C语言混合编程的方法,以此实现了一个高效低功耗的嵌入式系统.文中介绍了其组成原理、硬件结构设计、系统功能设计、图像采集电路的实现,以及指纹识别算法的处理流程和实现方法.通过试验,该模块的采集效率高、识别速度快且准确可靠,总体性能是令人满意的.     

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．     

自动指纹识别系统的研究

文章对传统的指纹识别算法进行了分析、总结,提出了一种新的基于指纹方向图的指纹识别算法.同传统的指纹识别算法相比较,其优点为抗扰性强,识别率高.实验证明,文章提出的指纹识别算法能够克服一定范围内的指纹旋转及平移因素的影响,对于残缺或模糊的指纹图像也有较好的识别效果.     

指纹图像质量评价系统

指纹图像质量评价系统对于提高整个自动指纹识别系统的性能具有非常重要的意义 .在选取了指纹图像的总体灰度均值、块水平下的灰度均值和灰度方差、点方向信息、块方向信息作为评价因子后 ,首先求取各质量评价因子以及在其基础上的质量分 ,然后综合考虑各种评价因子求取总的质量分 ,最后给出最终的评价结果 .     

基于人眼视觉系统的指纹水印图像自适应嵌入算法

为了保证指纹信息在网络上传输的安全性和完整性,基于小波变换多尺度分解原理以及人眼对频率、纹理和对比度的视觉特性,提出新的临界可见误差模型.用该模型可使指纹特征信息生成的数字水印自适应嵌入合成的指纹图像中,提高了指纹认证系统的可信度.实验证明,该方法不但保证了不可见性,而且对多种图像处理操作具有较高的鲁棒性.     

相干增强扩散与冲击滤波相结合的指纹增强算法

自动指纹识别系统(AFIS)的性能严重依赖于输入指纹的质量,因此有效指纹增强算法对该系统具有重要意义。针对相干增强扩散滤波增强的指纹图像会出现边缘模糊,以及谷线与脊线间对比度较低的现象,提出使用冲击滤波和相干增强扩散的加权模型方法,既能保持相干增强扩散的优势,又能锐化指纹脊线边缘,以及增强指纹脊线与谷线的对比度。增强的主要过程为,建立一个相干增强扩散和冲击滤波的加权组合模型,加权函数是以指纹梯度为自变量,使得在扩散过程中在图像边缘处以冲击滤波为主,在脊线与谷线内部则以相干增强扩散为主。实验表明,使用这种方法,能得到更加清晰的指纹图像,便于之后的二值化与细化过程处理,使得自动指纹识别系统具有更好的性能。     

一种利用动态滤波模板进行指纹图像增强的算法

在实时指纹识别系统中 ,指纹图像的增强算法起着至关重要的作用。但通常的增强算法经常要花费较多的时间 ,或者不适用于指纹频率区别较大的数据库。在大量样本分析的基础上 ,根据指纹纹理频率参数的变化动态调整方向滤波模板的大小对指纹图像进行有效的增强处理 ,对不同的纹理方向专门采用了查表的方法 ,减小了时间消耗。实验表明 ,这种算法能够快速有效的增强指纹图像 ,尤其适用于指纹频率区别较大的指纹样本库中 ,并在实时指纹鉴别系统中得到了应用     

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。