基于Gabor滤波的图像质量分区指纹特征提取

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法,对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪,提取细节特征点;对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法,再进行特征提取。对若干幅低质量指纹进行了实验,得到了不错的实验效果,并且实验的效率和准确率也有所提高。     

基于脊线跟踪的指纹角度特征的提取方法及应用

提出了一种指纹图像特征点的提取方法——脊线跟踪法 .它不仅能够快速准确提取出指纹图像中特征点的坐标 ,而且能够求出每一个特征点所在脊线的角度 .角度特征为指纹图像快速匹配提供了更多的依据 ,因而在图像匹配阶段中 ,匹配的速度和精度得到了提高     

基于Gabor滤波大型指纹数据库构建研究

大型指纹数据库的广泛应用,使得记录数量的增长和检索效率的矛盾日益尖锐,这就需要建立一种多级索引指纹数据库.文章提出使用指纹纹形、脊线数目和基于Gabor滤波的指纹特征———指纹码构建多级索引指纹数据库和在此基础上检索多级指纹数据库的方法.通过实验数据对两级和多级索引指纹数据库作比较,并作算法性能分析.     

基于Gabor滤波的图像质量

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法,对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪．提取细节特征点;对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法,再进行特征提取。对著干幅低质量指纹进行了实验,得到了不错的实验效果,并且实验的效率和准确率也有所提高。     

一种基于细节点的脊线追踪算法

指纹属性是指纹的重要特征,脊线追踪是提取指纹属性的前提。本文提出了一种基于指纹细节端点和叉点的脊线追踪算法,该算法在细化后的指纹图像上分别以端点和叉点为起始点,依次寻找脊线上的下一个像素点,从而遍历整幅指纹图像的脊线。实验结果表明,该算法对指纹细化图具有较好的脊线追踪效果。     

人脸识别中一种新的Gabor特征提取方法

为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征提取方法．首先利用类别可分离性判据评价Gabor展开系数的分类能力,选择最有利于识别的Gabor展开系数构造新的Gabor特征、然后对人脸不同局部位置处采样点的分类能力进行评价,选择分类能力最强的位置提取特征点、最后就新的Gabor特征对光照和表情变化的适应性进行测试．实验结果表明,新的特征提取方法能够在小样本条件下有效提高识别率,减少特征数量,并对环境变化具有一定的适应能力．     

一种改进的基于Gabor小波的指纹增强算法

鉴于当前的利用Gabor小波对指纹进行增强的方法中滤波范围固定的缺点,提出了一种改进指纹增强方法.对Gabor小波的性质和指纹图像的内在特点做了深入的分析,确定Gabor小波的方向和频率参数,并设定了一个可以根据局部纹路方向和频率自动调整的区域作为滤波范围对指纹图像进行增强.实验结果表明,该方法可以有效地去除噪音,并且很好地恢复出纹路信息以增加指纹匹配后续操作的准确度.     

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。     

基于点模式特征提取的指纹匹配技术

为了准确识别指纹,采用基于点模式特征提取的指纹匹配技术。选取FVC2002指纹库中的指纹,对指纹图像进行归一化、灰度阈值分割、二值化、细化等预处理后,提取出端点、分叉点等特征点,并将其包含的指纹边缘点、断点等伪特征点去除,然后将提取的指纹特征信息同指纹库中的指纹进行匹配,测试指纹匹配率为94.12%。仿真试验结果表明,该方法具有较好的识别精度,根据试验结果可知匹配率为99.41%。     

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。     

一种改进的基于Gabor变换的字符特征提取方法

当前应用广泛的光学字符识别(OCR),通常都严重依赖于对图像中灰度信息特征的选自与提取。本文针对汉字字符特征提取,提出一种基于Gabor变换的字符特征提取方法。本方法首先对图像进行归一化处理,再对归一化图像利用Gabor变换计算笔划方向特征,以该特征作为字符的基本特征或者基本特征之一。实验证明该方法提取到的特征对于易混淆的字符和脱机手写字符均具有较好的分类效果。     

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CSI离散指纹的轨迹跟踪方法

针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题,设计了一种基于信道状态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法．首先经过汉佩尔滤波,巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响,然后利用线性回归算法去除相位的频移误差,继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取,最后通过基于CSI子载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪．实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上,所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪．     

指纹细节特征提取算法研究

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提高指纹特征点提取的准确率,从而提高整个指纹匹配系统的效率与准确率．     

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.     

基于结构光投影的三维指纹特征提取方法

现有三维指纹特征提取均是将三维指纹转换为二维再提取指纹特征,一方面,造成的形变问题与现有的二维指纹数据库不可兼容;另一方面,三维重建和三维转换二维的过程计算量大且复杂。提出把三维指纹调制的二维变形条纹归一化基频模作为三维指纹特征的方法,该方法通过将正弦光栅条纹投射到三维指纹表面上得到被其调制的变形条纹,利用小波变换的时频特性滤波并提取该变形条纹的基频,最终将归一化基频模作为三维指纹的特征。实验仿真结果表明该特征具有较好的识别率,验证了该方法的有效性与可行性。     

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.     

基于结构的指纹特征抽取方法

为了弥补传统的提取细节特征点的方法在小面积指纹图像识别上的不足，针对指纹脊线纹理结构进行了详细研究，分析了Gabor滤波器应用在纹理上的原理，建立了用于指纹识别的Gabor滤波器的物理模型，在此基础上设计了基于Gabor滤波器获取指纹特征的算法.首先提出了一种快速和简便的自动定位指纹图像中心点方法，以中心点为参考点在其周围确定特征提取区，根据Gabor滤波器的性质对其进行8方向滤波提取特征.通过在标准指纹数据库上的对比实验，显示了该方法的有效性.     

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.     

一种指纹门禁系统

介绍了指纹识别的基本原理，给出了指纹门禁系统的硬件组成、系统主要功能和软件实现方法。