自动指纹识别系统预处理技术及细节特征提取算法的研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.详细介绍了预处理过程中指纹图像与背景分离、方向信息提取、纹线提取、二值化、细化,以及细节特征提取等关键技术.在这些模块中,提出了一些改进算法和新的思想.根据人指纹本身是一个曲面结构的特点,采用一种自适应的局部阈值分离方法,解决处于不同深浅区域的指纹图像均能有效地同背景分离;提出了一种改进的、基于非彻底细化图像的细节特征提取算法,在不对纹线进行任何处理的情况下,直接从细化指纹图像上提取原始细节特征点集合,并针对各种噪声产生的伪特征点进行修复;另外,还介绍了一种基于灰度纹线跟踪直接提取指纹图像细节特征的新方法,并与传统算法进行了比较.这种方法不经过二值化、细化等过程,能显著减少预处理带来的累计误差,加快处理速度,在一定程度上提高了准确率.实验证明,以上算法行之有效,在实际应用和严格测验中取得了较好的效果.     

基于类拐点特征向量的多层次指纹分类新方法

自动指纹识别技术是利用人类指纹的唯一性,通过对指纹图像的采集、细节特征提取并与样本库数据相比较的过程来实现指纹识别的技术.首次定义并成功提取了一种反映指纹方向场变化特点和规律的新特征向量,即类拐点特征向量.利用这一新的特征向量和从类拐点中抽取出来的指纹核心点为分类特征,以多层次树结构为分类策略,使不同类型的指纹在不同层次、不同特征空间都线性可分,从而分别获得最大的类间距离而最小的类内方差.在高维数比率样本测试条件下,分类的准确率达到99%以上,并且对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性,从而真正实现了准确一致而又精细的指纹实时分类,具有很强的实用性和一定的推广价值.     

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．     

复杂生理信号的多重分形质量指数谱分析

生理信号属于非稳态的时变信号. 因此, 非线性分析方法能更好地揭示其特性与机理. 已有研究表明, 由复杂自调节系统产生的生理信号具有分形结构. 提出一种新的多重分形复杂度检测方法——质量指数谱分析, 着重刻画谱曲线的整体弯曲程度, 揭示分形结构复杂性. 方法描述了该谱曲线上所有相邻点对应分形维数差异的非线性叠加, 解决原有参数无法充分反映信号分形结构全部子集信息的不足. 用确定性分形系统Cantor集进行检验, 完全可以区分不同复杂程度的混沌序列, 并不受信号非平稳性及噪声干扰影响. 通过对人体心率变异性(HRV)信号和睡眠脑电(sleep EEG)信号统计分析, 可有效判别处于不同生理和病理状态的人群, 在运算速度和准确性上均比传统参数有一定提高. 该研究能够为临床应用提供有价值的信息.     

基于分形的心电信号复杂度及其非线性动力学机制

体表心电图(electrocardiogram, ECG)信号是典型的非平稳谐和变频信号,属于非线性信号.传统的线性分析方法并不能很好地揭示ECG信号非线性本质.本研究采用多重分形理论,研究了大量样本同步十二导联心电图信号的奇异谱面积,经方差分析(analysis of variance, ANOVA)检验,该参数对所研究人群各导联均统计可分.结果显示,健康年轻人(healthy young, HY)十二导联ECG信号奇异谱面积的算术均值最大、离散度最小,而心梗(myocardial infraction, MI)患者十二导联ECG信号奇异谱面积算术均值最小、离散度最大,其他人群如心肌缺血(ischemia)患者、健康老年人(healthy old, HO)这两个值均处于中等大小水平.表明随着病变程度加深,心脏组织类分形结构受损或者发生结构改变,导致心电系统非线性动力学复杂程度降低,同时增加了心电信号传播的不规则性和各向异性.另外研究发现, ECG信号奇异谱面积在一定程度上反映了人体自主神经控制的强弱.随着年龄增长,奇异谱面积的十二导联均值逐渐减小,提示自主神经的自律控制功能逐渐减弱; ECG信号非线性复杂性下降,由多重分形趋向单重分形,意味着个体适应能力的降低.     

特奥运动员体质指数与血压的调查与分析

目的：了解特奥运动员体质指数与血压之间关系。方法：对2008-2009年参加特奥活动的59名特奥运动员进行身高、体重、血压的测量,并对测试结果进行统计学分析。结果：特奥运动员的体质指数与血压呈明显的线性相关,随着体质指数的增加、年龄的增大血压呈上升趋势,女性特奥运动员收缩压与年龄的相关性（r=O．183;p=0．361）高于男性特奥运动员（r=0．033;p=0．858）。结论：特奥运动员的肥胖率明显高于正常人,肥胖在特奥运动员中占较大比重,饮食结构的合理化和适当的运动是控制特奥运动员的BMI的重要措施。