基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性 ,提出了方向场和频率场的概念 ,实现了指纹图像与背景区域的有效分离 ,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则 ,不但利用了指纹图像的局部特性 ,而且结合了局部四邻区域的关联特性 ,对于脊线方向变化较小的局部区域 ,采取单一方向Gabor滤波的方法 ;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域 ,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法 ,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明 ,与现有的方法相比 ,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点 ,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性,提出了方向场和频率场的概念,实现了指纹图像与背景区域的有效分离,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则,不但利用了指纹图像的局部特性,而且结合了局部四邻区域的关联特性,对于脊线方向变化较小的局部区域,采取单一方向Gabor滤波的方法;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明,与现有的方法相比,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

一种基于Bezier曲线曲率的指纹特征提取算法

指纹特征提取是指纹识别中关键的一步,文中给出了一种新的特征提取算法,该算法利用指纹纹线的弯曲信息对指纹特征进行描述.算法对指纹图像特定区域中的纹线进行跟踪,并用Bezier曲线来拟合跟踪过的指纹纹线,最后使用Bezier曲线上曲率取极值的点来定义指纹特征点.实验结果表明,提取的特征点有效描述了指纹纹线的弯曲趋势,对噪声不敏感,同时该算法优于传统的特征提取方法.     

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．     

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.     

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.     

基于MBF200指纹图像预处理方法的研究

针对MBF200指纹图像的特点,提出一套指纹图像预处理方法。该方法对MBF200指纹图像的去噪、分割、中心点定位、Gabor滤波增强、二值化及细化等预处理步骤进行研究及实现。为了验证该方法的有效性,使用自行设计的MBF200指纹采集器对所获得的指纹图像进行试验。结果表明,所提出的指纹预处理方法对MBF200指纹图像的处理是行之有效的,有助于基于细节特征的指纹提取。     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究.在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进,并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较.     

基于细化指纹图像特征提取的改进算法

文章深入研究了细化指纹图像细节点提取算法,针对常规提取算法中存在一定数量的伪细节点问题,提出了一种改进的细化指纹图像细节点提取算法。该算法在原有提取算法的基础上,在细节点提取中采用了邻域查找删除、边缘删除等措施。实验表明,该算法显著地减少了伪细节点的提取,是一种较为理想的细化指纹图像细节点提取算法。     

一种新的指纹图像预处理方法

提出了一种基于屋脊边缘检测的指纹图像预处理方法，利用屋脊边缘沿最大主曲率方向的最大主曲率局部极值直接得到指纹的骨架，用最小主曲率的方向得到指纹的方向流结构。实验证明，该方法对于不同质量的指纹图像都妈得了较理想的结果，而且可用于其他方波型屋脊边缘的检测。     

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.     

一种简单有效的说话人身份认证方法

采用生物的特征识别技术,对说话人识别中说话人确认与说话人辨认的传统方法与分类进行了讨论,对现在使用的各种说话人识别算法进行了综合分析。以LPCC(Linear Prediction coding Coefficient)和MFCC(MEL Frequency Cestrum Coefficient)两种特征参数提取为基础,对GMM(Gaussian MixtureModels),VQ(vector Quantization),DHMM(Discrete Hidden Markov Model),CHMM(Concatenation HiddenMarkov Model)等几种识别方法进行了实现,做到了真正的与文本无关。特别以GMM识别方法的部分实验结果为例进行分析,解决了系统中的阈值设置问题,改进了该方法的决策手段。根据实验数据,在各种方法中,说话人确认的错误拒识率和误识率相对说话人辨认总是较高,本文把说话人辨认的阈值选择方法应用于说话人确认,以多模板匹配方式为辅助,使得说话人确认的错误拒识率和误识率大大降低,并通过实验证明了该种改进方法的有效性。     

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。     

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。     

基于二维条码的指纹特征信息隐藏方法研究

提出了一种将指纹特征信息隐藏在二维条码中的指纹信息保护方法．利用指纹图像的方向信息和频率信息确定二值化的阈值，采用PDF417条码的编码、译码技术实现指纹图像的预处理和特征提取，并将提取结果嵌入到二维条码中，当对指纹进行认证时，从二维条码中读取数据并解码，得到存储的指纹特征信息，从而达到认证、鉴别的目的．实验结果表明，所提方法可提高指纹特征信息的安全性，且识别、认证效率比较高，实现了指纹特征信息的远距离安全传输和高速录入，以及在线、离线的认证．     

基于迁移参考节点的指纹匹配方法

指纹识别通常采用节点模式匹配的方法，典型的方法是通过一对参考节点将输人指纹和模板指纹对齐，然后进行节点配对，以基于参考节点对齐的方法为基础提出了一种迁移参考节点的节点匹配方法，基本思想是从某初始参考节点开始得到一些匹配节点对，再以这些匹配节点对作为参考节点得到新的匹配节点对，如此反复，直到所有匹配节点对都被用来作为参考节点．用该算法在FVC2004 DB3上进行测试，结果表明，该方法提高了识别的正确率。     

指纹特征提取的算法研究

自动指纹识别系统（AFIS）已经成为很多安全和执法应用中一种流行的工具。许多安全和执法系统都依靠指纹图像中脊线结点和分叉点来进行指纹匹配。尽管结点和分叉点信息对于小的数据库系统来说是足够的,但它在大量的指纹图像分析中却不能提供足够的分辨信息。通过示范一种新的提取指纹灰度图像中汗孔位置的方法,介绍一种从指纹图像中获取额外的分辨信息的方法。这种信息的提取是通过实行改进的最小平方误差方法。这种算法即使应用于500点每英寸的图像上,也可以取得很好的效果。     

基于FPS200的指纹采集系统与图像增强处理

为了提高自动指纹识别系统AFIS(Automated Fingerprint Identification System)中指纹图像采集的质量,降低采集系统的实现复杂度,提出了一种基于新型半导体指纹传感器FPS200的指纹图像采集方案。并通过平滑滤波、锐化、二值化等算法对原始图像进行了增强处理。在不同的工作参数和采集条件下进行了实验。结果表明,该指纹采集系统可以简便可靠地获取指纹图像数据,并且通过图像增强处理能够得到较清晰的图像,适用于AFIS的各种后端处理。