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.     

基于方向的指纹增强算法

本文充分利用指纹具有方向性的特点,先求出准确的指纹方向,再根据指纹的方向旋转水平滤波器来进行指纹增强。这种方法能够有效的去除断点和叉连,增强效果较好;并且计算速度较快,有较高的实用价值。     

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ASM和Gabor小波的人脸表情识别算法

结合ASM与Gabor小波的优点,提出可以有效提取人脸特征的ASM_GW,并通过LDA算法进一步降低了运算量.最后利用JAFFE人脸表情库对算法进行仿真,通过实验说明算法的有效性.     

一种改进的基于Gabor小波的人脸识别方法

针对人脸识别中传统的Gabor小波方法存在特征维数高、识别时间长、存储开销大的缺点,提出了一种结合奇异值分解和Gabor小波的改进方法.首先通过Gabor小波变换对人脸图像滤波得到特征图像,然后对训练集的特征图像进行奇异值分解获取基空间,将人脸图像投影到统一的基空间提取奇异值特征,再选择一定数量的奇异值构成人脸鉴别矢量,最后采用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于单一的Gabor小波方法.     

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.     

基于方向滤波的指纹图像增强算法的研究

指纹增强是指纹识别系统中的关键一步,增强效果的好坏对整个指纹识别系统有着至关重要的作用.采用基于Sobel算子的方法求取方向图,并且对Sobel算子进行了补充和改进.然后基于方向滤波的指纹图像增强方法,设计一组滤波器来实现指纹图像的增强,并且通过滤波器扩展成功解决了旋转溢出问题.实验证明,该方法的对改善指纹质量十分有效.     

基于Gabor小波和神经网络的图像目标识别

针对目前数字图像目标识别方法中存在识别精度和实时性的问题,提出一种结合Gabor小波和神经网络的图像目标识别方法.该方法首先对图像进行预处理,用Canny算子进行边缘提取,然后通过神经网络获取最优的双Gabor小波复合滤波器参数,再采用参数优化过的滤波器组提取目标的特征向量,最后进行目标的分类和识别.实验表明这种方法鲁棒性好、识别率高.具有较广泛的实际应用价值.     

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小波的特征提取技术应用

介绍人脸识别和小波技术,分析其工作原理,给出Gabor小波技术的基本特征和特征提取方法,提出了把Gabor小波技术应用于人脸识别技术中的实验步骤。     

指纹图像增强算法的改进

为提高Gabor滤波算法的运行效率,改善指纹图像的增强效果,提出一种改进的Gabor滤波实现方法。该方法将指纹图像分割成小块,以各小块中心点的方向和脊频作为块中每一点的方向和脊频,并对块方向进行量化,以量化方向序号为索引调用滤波模板对指纹图像滤波。滤波结果表明：改进的算法对指纹图像增强效果明显,处理速度快,对于质量较差的图像也具有较好的增强效果。     

基于方向场和频率场的自适应指纹图像增强算法

基于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．设计了一种快速而有效的自适应指纹图像增强算法．该算法基于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．对于指纹图像中脊线方向变化较规则的区域．采用方向为最佳且经过参数优化的单一方向Gabor滤波;对于指纹图像中脊线方向存在突变块的区域,则采用组合的多方向Gabor滤波,将该方法与LinHong方法的增强处理结果图例对比表明,它具有计算量小、增强效果好的特点。     

基于小波分析的方向滤波算法研究

针对采集到的指纹库中存在指纹过湿,以及存在高频噪声的问题,提出了一种基于小波分析的方向滤波算法。该算法在小波域利用低频系数图估计纹线方向,抑制了高频噪声的影响,实现了小波域低频图的方向滤波。最后利用小波逆变换实现方向滤波后的指纹图像的重构,试验表明,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显。     

指纹图像增强算法研究

指纹图像增强在指纹图像预处理过程中有着非常重要的作用,直接影响指纹识别的识别率和识别速度。一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求,为了提高指纹增强算法的综合性能,现提出一种优化的Gabor滤波方法以增强指纹图像并有效消除噪声,并对Gabor滤波器的参数进行量化。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取,以提高指纹识别的算法效率和准确率。     

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。     

指纹图像质量评价系统

指纹图像质量评价系统对于提高整个自动指纹识别系统的性能具有非常重要的意义 .在选取了指纹图像的总体灰度均值、块水平下的灰度均值和灰度方差、点方向信息、块方向信息作为评价因子后 ,首先求取各质量评价因子以及在其基础上的质量分 ,然后综合考虑各种评价因子求取总的质量分 ,最后给出最终的评价结果 .     

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.     

基于Matlab的同态滤波算法的研究

研究了基于FFT的同态滤波算法和基于WT的同态滤波法算法,并应用Matlab软件仿真实现了上述算法.仿真结果表明采用基于FFT的同态滤波后,图像整体的对比度提高了,但是局部对比度增强效果不理想;而采用基于WT的同态滤波算法后,有效地消除了光照不均带来的影响,特别是在图像的边缘附近局部对比度有明显增强.