基于大窗口频谱分析的指纹纹线距离估计方法

纹线距离是指纹图像纹理结构的本质属性之一,在自动指纹识别中有着重要的应用,但至今尚未形成较为完善的解决纹线距离问题的方法．对该问题进行了较为深入的研究,采用基于大窗口的频谱分析方法实现了对纹线距离的估计．在FVC2000及FVC2002部分典型图像上的实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性．     

一种基于频谱分析的指纹纹线距离估计方法

纹线距离是指纹图像纹理结构的本质属性之一,在自动指纹识别中有着重要的应用．已经有人对指纹纹线距离问题进行了研究,但至今尚未形成较为完善的解决方法．采用基于大窗口的频谱分析方法实现了对指纹纹线距离的估计．在FVC2000及FVC2002部分典型图像上的实验结果验证了本文方法的有效性和鲁棒性．     

基于方向图的指纹纹线检出算法研究

指纹纹线检出大多是先按指纹方向图增强指纹图象，然后进行图象分割。但因指纹脊线内和谷线内的图象增强方向可能不一致，使得图象分割的效果不好。作者提出一种直接按指纹方向图进行指纹纹线检出的算法，它先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图象的梯度矢量图，然后用局部最大梯度法计算指纹方向图，最后用阶跃函数模拟从原始指纹图象和指纹方向图中进行指纹纹线检出。     

一种新的指纹纹线提取方法

指纹图像处理一直是自动指纹识别技术的研究重点。文中从图像的灰度分布规律出发,提出了一种直接从灰度级指纹图像提取纹线信息的指纹纹线提取算法。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,取得了理想的提取效果。     

一种基于灰度相似性的指纹纹线密度提取方法

 提出了一种独立于纹线方向信息的方法,根据指纹整体与局部在灰度的相似性,求出具有该相似性的最小局部的尺寸,从而得到相应的纹线密度.该方法在指纹图像的各种区域都适用,很好的解决了不规则区域纹线密度的提取问题.     

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.     

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.     

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。     

应用于嵌入式设备的指纹图像质量估计方法

现有的指纹图像质量估计算法时间复杂度较高,嵌入式设备的计算资源有限,导致时间复杂度较高的指纹图像质量估计算法在这些设备上应用较为困难,为了解决这一问题,提出了应用于嵌入式设备的指纹图像质量估计方法.该方法首先对梯度场、方向场和频率场进行估计,通过对高质量指纹图和纹理图像的分析,得到了指纹图像质量索引与梯度、方向和频率之间的关系.利用这一关系衡量梯度、方向和频率的准确性,进而作为指纹图像质量索引来表征指纹图像质量.实验结果表明,该方法能够准确地产生质量索引,可以很好地对指纹质量优劣区域进行区分,在保证指纹认证系统性能的前提下,显著降低了指纹质量估计算法时间复杂度.     

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。     

基于脊骨线特征的指纹图像质量评估方法

指纹图像的质量对指纹识别技术有着重要的影响.根据指纹的特征和指纹图像的纹理特征,提出了一种基于脊谷线特征的指纹图像质量评估方法.此方法对传统的脊谷线清晰度分析方法进行了改进,把局部分析和全局分析结合起来,得到一个更好的脊谷线清晰度描述.用多指标融合方法来最终判定指纹质量.采用指纹图像脊谷线清晰度、指纹图像有效面积、指纹图像灰度均值和方差作为质量评价的相关指标因数.该方法对指纹质量判定的准确性有了明显改进.     

功率谱分析方法在周期分析中的应用

以谱估计理论为基础,对周期图谱分析方法和最大熵谱分析方法进行了简要阐述。通过模拟信号验证了它们分析周期的可行性,并把这两种方法应用到提取太阳黑子数1750年至2008年的平滑月均值的周期分析中,获得被分析资料中隐含的平均周期分别是10.1年、11.1年、11.9年、105.3年,这个结论和实际观测非常一致。并对这两种周期分析方法进行了比较。     

基于巴氏距离的视频流场景变化检测

探讨了连续视频流中的基于统计特征的场景变化检测问题,并研究了包括直方图距离、卡方距离和巴氏距离的3个场景度量方法,提出了更优的巴氏距离场景度量方法。该方法能计算并最大化高维空间中的多模式聚集特征向量距离,由于具有满足三角不等式和非奇性的特性,相对于其他两种方法,它提高了检测性能。实验比较了场景变化检测的精确和检索率,结果与分析一致。     

基于岭回归法的工业产品成本预测模型

为了提高工业产品成本预测模型的精确度,必须对原始数据进行预处理和诊断.通过对成本原始数据进行时间价值和学习曲线效应的修正,并采用矩阵的奇异值分解和方差分解比诊断法进行数据的多重共线性诊断,分别采用帽子矩阵法和剔除后的t化残差进行自变量、因变量异常值诊断,用库克距离进行强影响值的诊断.保证了模型所用数据满足要求,提高模型的精度.采用岭回归法建立了复杂产品的成本预测模型,有效估算了待估的产品成本;统计检验和误差分析证明了这一方法的可用性和准确性.这种筛选分析数据、建立估算模型的方法可用于复杂产品设计的方案阶段,以提供较准确的成本预测.     

基于巴氏距离的视频流场景变化检测(英文)

探讨了连续视频流中的基于统计特征的场景变化检测问题,并研究了包括直方图距离、卡方距离和巴氏距离的3个场景度量方法,提出了更优的巴氏距离场景度量方法。该方法能计算并最大化高维空间中的多模式聚集特征向量距离,由于具有满足三角不等式和非奇性的特性,相对于其他两种方法,它提高了检测性能。实验比较了场景变化检测的精确和检索率,结果与分析一致。     

基于距离函数的3种夹具定位分析方法的比较

建立了点-面、面-面有向距离函数的一阶、二阶微分表达式的统一理论模型.在此理论模型的基础上提出了线性方法(基于点面距离函数一阶微分性质)、单边二次方法(基于点-面距离函数一、二阶微分性质)和双边二次方法(面-面距离函数一、二阶微分性质)的3种夹具定位分析方法,进而分析了定位元和工件的局部曲率对夹具定位精度的影响.仿真试验表明:当定位元的曲率半径相对于工件的曲率半径较小时,3种分析方法的精度相当;但当定位元的曲率半径相对于工件的曲率半径较大时,线性方法、单边二次方法不能跟踪理论值的变化,而双边二次方法却能很好地跟踪理论值的变化,表明了双边二次模型的高精度特性.