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.     

一种改进的基于脊线跟踪的指纹特征提取方法

本文改进了基于脊线跟踪的指纹特征提取方法,用局部Gabor滤波对指纹图像进行增强,提高了指纹脊线方向的计算精度,增强了指纹跟踪终止点的判决条件.改进后的算法在不增加算法时间复杂度的前提下,增强了特征点提取的准确性.     

改进的推广多边形算法在指纹识别中的应用

在分析主曲线、推广多边形算法和指纹数据的特点后，尝试使用主曲线来描述指纹特征，对原推广多边形算法作了较大改进，使其更适用于指纹骨架的提取，最后实现了基于骨架的指纹特征提取．实验结果表明，改进的推广多边形算法能够在短时间内有效地提取出指纹线的骨架，而在骨架上提取特征点也较其他一些方法有着更高的准确率，具有一定的应用价值．     

基于十字方向滤波的指纹图像增强和细化

增强和细化是指纹预处理过程中的重要环节．提出了一种基于十字方向滤波的指纹增强算法,增强过程针对指纹的层次特征,利用十字方向滤波器对纹线边界的粘连现象进行了有效处理,并且修复了纹线中较短的断裂;在此基础上对边缘删减的纹线细化算法作了改进,引入了新的细化模板保护指纹趋势和细节点．实验结果显示,谊算法很好地保留了原指纹图像中的细节特征和纹理信息,减少了指纹特征的丢失．     

基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,进而提高指纹识别系统的性能.提出了一种基于Gabor滤波器的指纹增强算法,算法采用梯度法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率,通过计算图像方向一致性来自适应地调节Gabor滤波窗口的大小,再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应.实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果.     

一种改进的基于方向滤波的指纹图像增强算法

在指纹滤波增强方法的基础上,提出一种基于方向滤波器的指纹图像增强算法.对指纹图像进行标准化处理,使用扩展的各相同性索贝尔算子计算梯度,并计算出指纹的方向图;根据指纹图像的特点提出了一组方向滤波器,根据纹线的局部方向对指纹图像进行滤波,起到了消除噪声、增强有效纹线信息的作用,为提取特征点提供了良好的图像质量,实验结果证明各相同性索贝尔算子在纹线方向提取上有良好的应用效果.     

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.     

基于方向基元集描述的指纹方向图求取算法

研究指纹的方向图对实现指纹纹线修补、纹形特征的提取以及指纹的分类等应用都有很强的实用价值。笔者通过对指纹图象方向基元集的定义和描述,运用方向基元样本的统计特性,给出了一种求取指纹方向图的方法。并将该方法运用到一套智能卡指纹验证系统中进行纹型比对,实践证明：该方法算法简单,快速有效,对各种噪声具有一定的鲁棒性。     

Bezier曲线的算法研究

Bezier曲线的生成算法是计算机图形学中的重要内容．对Bezier曲线及其性质进行描述，并对Bezier曲线的算法做进一步的研究．     

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。     

一种指纹图像综合增强方法

图像去污增强处理应当基于其内容特点和应用需要.指纹图像重要的识别用特征是其纹线方向场及其细节点.根据指纹图像的特点提出并研究了一种指纹增强算法.首先,通过梯度一致性检验去除图像中的背景区和纹理无序区.然后,通过曲线波变换、滤波处理和Retinex处理,增强纹理的曲线形状轮廓并规整化图像灰度差异.最后,经过二值化细化,获得清晰指纹图像.实测的图例表明该算法有效,图像去污增强质量良好.     

纱线毛羽特征参数提取算法研究

提出了用于对纱线毛羽特征参数提取的多区域轮廓跟踪算法,该算法是在链码法轮廓跟踪算法的基础上,对跟踪方向进行调整,并对已跟踪完成的纱线区域进行区域填充.实验表明,该算法不但可以对任意条纱线进行轮廓跟踪及特征提取,而且得到的边界曲线封闭连续,只有单像素宽,提高了特征提取的效率和精度.     

基于多峰检测和能量权重的指纹纹线距离估计方法

指纹纹线距离是指纹的本质属性,也是目前主流指纹增强技术中的常用参数,而指纹增强在指纹识别过程中起着去除噪声影响并同时突出关键特征信息的重要作用,因此,纹线距离估计是自动指纹识别系统的一个关键环节。基于精确、可靠地实现指纹纹线距离估计仍然是一个比较困难的任务,提出了基于多峰值检测和基于能量权重2种方法实现纹线距离的估计,并通过在指纹图像增强和指纹细节点提取过程中的应用对纹线距离效果估计进行验证。实验结果表明,该方法可以获得较好的纹线距离估计效果。     

小波变换在指纹图像增强中的应用

针对小波变换在指纹识别中的应用，提出了一种基于小波变换的图像增强算法，利用低频系数图像在小波域估计指纹纹线方向，抑制了高频噪声对纹线方向的影响，实验表明，该算法对纹线模糊的指纹图像增强效果明显。     

基于相对高度的曲线特征提取算法

特征是物体匹配和识别的依据.为提高图形图像的识别率,对曲线的特征提取进行了探索,提出了一种基于曲线相对高度的特征提取算法.算法可大致描述如下:利用曲线的高分割曲线,再分别计算各段曲线的相对高度,不断重复前面两个操作,直至相对高度满足小于某个给定的常数.对于每一个相对高度,按照分割曲线的层次存储在二叉树相应的节点.实验结果表明,该算法能够满足曲线在平移、旋转、缩放和对称变换后,其特征不变,而且具有良好的灵敏度.该算法可用于手写汉字和人脸轮廓的识别.     

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。     

二值图像的自动表述

提出了一种通过对图像中物体的边缘进行描述来表征二值图像的方法 .该方法对二值图像进行边缘提取、周线跟踪、特征点提取、边缘分割及曲线匹配 .经处理后的图像由一系列描述物体边缘的数学方程来表征 ,有利于图像数据压缩及重构 .     

曲线拟合与特征点相结合的鞋印外轮廓特征提取算法

首先,定义鞋印外轮廓的两类特征：一类是鞋印鞋尖、鞋跟部分的曲线特征;另一类是外轮廓凹凸圆弧、直线之间的过渡特征点．然后,据此提出一种鞋印外轮廓特征的提取算法,即随机提取鞋印鞋尖或鞋跟外轮廓若干轮廓点拟合成曲线,用曲线的系数和外轮廓凸圆弧、直线之间的切点、凹凸圆弧的平滑过渡点拐点,来描述鞋印外轮廓．通过大量的实验得出基于该特征进行鞋印图像检索算法优于其他常用的基于形状的检索方法,同时该特征提取算法具有快速、准确、科学、实用等优点．     

一种指纹特征点信息的表示方法

指纹图像经细化后并提取特征点,把特征点的信息构成特征向量作为指纹特征模板.本文提出了一种有效的指纹特征信息的表示方法,把中心点作为参照点,利用中心点和特征点之问的距离和纹线数与图像的旋转和平移无关的特性来标记特征点.通过结果分析,此方法占用的空间相对要小.     

一种用于指印识别的图象预处理示法

本文首先简述指纹模式句法识别的过程,然后提出一种用于指印识别的图象预处理算法。它包括指印图象的二值化、细化和跟踪编码。文中还给出并讨论了作者使用王氏2200 MVP 计算机实现预处理的程序流程图及所取得的实验结果。最终所得指纹纹线的方向码,可作为紧接预处理程序后的特征提取程序的输入信息。