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.     

基于三角形局部特征点模型指纹匹配算法

指纹识别是一种生物识别技术,指纹匹配是指纹识别的一个重要过程,如何解决指纹匹配过程中出现的待识别指纹出现的指纹平移、旋转与挤压引起的形变问题,是本文重要的研究内容。提出了一种基于局部特征点的三角形模型匹配算法,根据指纹中图像中的细节点,与其相邻的局部细节点构成一个三角形,并引入了它与邻近细节点间的距离、脊线数目作为判断因素,从而有效解决指纹图像匹配过程中遇到的因平移、旋转与挤压引起形变导致的识别率较低的问题,提高了指纹识别的精确度和可靠性。最后通过3个实验的结果表明,本文提出的算法比另外2种算法具有拒识率低、正确识别率高(正确率达到98.92%)的特点,即基于三角形局部特征点模型的指纹匹配算法有较好的性能。     

采用方向场配准和图匹配的指纹匹配算法

提出一种新的指纹匹配算法.在配准阶段,引入局部方向场匹配,并结合局部细节点拓扑结构匹配以进行指纹对齐;在对齐后的匹配中,首先在两个指纹的细节点集之间进行弹性匹配,得到一个由匹配的细节点对组成的相似集,然后以相似集中的细节点做顶点,以各顶点之间的连线为边,为输入指纹和模板指纹组成对应的拓扑图进行图匹配;还引入了全局方向场匹配,并与细节点集匹配进行融合,以提高算法的精度.采用FVC2002公布的指纹库进行对比实验,结果证明了算法的有效性.     

基于相位的指纹图像预处理与匹配算法

自动指纹识别技术的研究和应用是目前生物特征识别研究的热点课题,近年来被广泛应用于各种个人身份识别和验证系统中．自动指纹识别技术大致可以分为指纹图像预处理和指纹匹配两个主要过程．本文并针对指纹图像的特点设计了基于相位指纹图像预处理与匹配算法,解决了图像归一化、图像分割和方向场平滑和图像二值化中出现的问题．     

一种基于矢量三角形的指纹匹配改进算法

在总结指纹匹配的基本算法的基础上对基于矢量三角形的指纹匹配算法作了比较详细的讨论,提出了一种基于矢量三角形的指纹匹配算法的改进算法,在寻找匹配三角形时,为了减小搜索空间,引人两个临近细节点的纹理结构信息定位参考点,匹配程度不再由匹配的特征点对数来衡量,而是由一个含有特征方向、距离阈值、匹配特征点数目的匹配度计算公式给出．实验结果表明,该算法不依赖指纹的中心点,具有旋转不变性．     

基于二次选择匹配的神经网络集成构造方法研究

研究12种基于二次选择匹配的选择性神经网络二次集成构造方法.分析了两次集成中所用选择方法的匹配关系及第1级结构中选择性神经网络集成个体的个数对神经网络集成效果的影响.仿真结果表明,通过采用二次选择匹配以及一定的集成个数可以保证个体具有较高的精度、差异度,并减少过拟合对集成结果的影响,提高神经网络的集成精度.     

基于局部特征的点模式指纹匹配算法

近年来以指纹匹配为代表的身份识别技术受到越来越广泛的运用.因为其具有的学术和社会价值,指纹识别技术成为一个研究的热点.为了克服指纹的旋转和平移在指纹匹配中的影响,提出了一种新的指纹特征描述方法.因为指纹中心点附近的方向场存在某种特定的规律,运用这种规律本文根据指纹图像的方向场提取指纹图像的参考点和参考方向,并以参考点为原点,参考方向为极轴建立极坐标系.根据指纹参考点和参考方向的唯一性,本文建立的极坐标系与指纹图像的旋转和平移无关.由特征点的类型,极坐标以及特征点的方向构成的指纹特征信息同样具有这样的特性.最后对存在平移和旋转关系的两幅指纹的特征信息运用可变大小的限界盒方法进行全局匹配实现指纹匹配算法.实验结果表明该算法能够有效地避免图像的平移和旋转对指纹匹配带来的影响,可以很好的满足实际应用的要求.     

基于整体特征的鞋印匹配算法

根据鞋印图像自身的特点,提出了一种新的鞋印定位方法;在此基础上提出了将鞋印的外纹轮廓简化成四边形,然后用四边形原理的方法来提取鞋印的几何特征用于鞋印匹配;内部纹理特征的识别采用改进的局部二值模型(local binary patter,LBP),为了充分的利用鞋印上的特征;将这内外特征相结合形成一个整体特征用于鞋印的匹配。实验结果表明,整体特征在保持算法鲁棒性情况下,匹配用时短、识别率高。     

基于二值图像的指纹特征点快速提取算法

提出了一种基于二值图像的特征点快速提取算法.该方法仅通过对二值图像中的有效点进行一次顺序遍历,根据二值图像的局部特征可以准确地提取出指纹图像中的特征点,具有简单快速并且有效的特点.     

指纹中心点的定位和特征匹配方法

提出了一种新的指纹中心点搜索的方法及其于中心点的指纹匹配算法，它利用指纹块方向图中块方向的变化进行中心点的粗细两步搜索，首先在粗方向图中搜索方向锐变区域，然后在细方向图中对相应的匹配再进一步搜索方向锐变的区域，最终得到中心点，在此基础上介绍了基于网格的旋转匹配方法，此方法对噪声大的指纹有较强的抗干扰性，算法相对简单且效果良好。     

采用圆形匹配限制框的指纹特征点匹配算法

介绍了指纹特征点的匹配原理,提出了一种改进的实时指纹特征点匹配算法,并对算法性能进行了实验研究.给出了错误匹配率(FMR)和错误不匹配率(FNMR)随阈值变化的情况及算法的ROC曲线.得到算法的等错误率(EER)为1.8%,最小FMR(zeroFNMR)为6.8%,平均匹配时间为0.1s.算法在指纹库FVC2004上的实验结果表明,算法性能较好,适合于实时指纹识别系统.     

一种基于遗传算法的指纹比对算法

指纹比对在身份验证与身份识别中具有非常重要的应用。该文提出了一种基于遗传算法的指纹比对算法。该算法针对指纹比对的特点 ,设计了相关的目标函数与遗传算子 ,搜索了两幅指纹间可能存在的平移、旋转等几何参数变化关系 ,并在此基础上确定了二者之间的特征点匹配关系 ,从而可判断两幅指纹匹配的程度。实验结果表明 ,该方法可以在变换与局部变形存在的情况下 ,正确判定两幅指纹之间对应的特征点。与直接利用遗传算法搜索特征点对应关系的方法相比 ,新搜索方法收敛所需的迭代次数仅为遗传算法的1/ 5 ,速度得到了提高     

指纹识别式鼠标

该产品开发的目的是将具有唯一性、稳定性的人体生物特征如指纹等用于计算机用户的身份识别，以加强存储在计算机中重要信息的安全。其核心是现场采集的指纹特征与已登记、存储在计算机中的指纹通过可靠的匹配算法，进行一比一的对比来验证用户身份。根据鼠标内部较大空间、贴片式指纹识别芯片及微处理器体积很小的特点，将三者集成为集鼠标与用户身份识别功能于一体的“指纹识别式鼠标”，既方便快捷、又唯一可靠。其开发主要包括硬件设备及驱动程序、系统应用软件、网络安全认证中心建立等。     

指纹识别系统及其应用

对指纹识别系统的原理进行了研究，并结合其特点分析了指纹识别的应用领域和发展前景。     

指纹IC卡考场身份验证系统

介绍一种考场身份验证系统，就其系统功能、构成及使用方法进行说明。此系统将指纹识别技术应用于考生身份的识别中，保证了识别的准确性，公正性，并且节省人力，使用方便，便于考生的计算机管理；可以杜绝“替考”一类作弊事件的发生。     

机房指纹身份鉴别系统的研制

介绍采用指纹识别技术实现学生身份识别的设计原理和方法,给出了分 工网络机房指纹身份识别系统的组成与框架结构、接口电路设计以及软件的设计和实现,为提高使用计算机和管理机房的效率,提供了一种先进有效的手段。     

指纹识别技术研究进展

指纹识别由于具有唯一性、可靠性，在安全领域得到了广泛的应用。本文介绍了指纹识别技术的历史、现状和发展情况，对指纹识别系统的指纹图像增强、特征得取及特征匹配环节的各种技术以及新的发展动态进行了详细的讨论和分析。     

基于结构的人脸验证

本文提出了一种基于结构的人脸验证方法,并以通过双眉双眼间恒定的几何结构来验证人脸为例讲解了该方法的使用,实验证明该方法增强了验证的灵活性和准确性,突破了正面人脸的限制.     

一种基于极坐标的指纹分类算法

提出了一种基于极坐标的指纹分类算法,该算法在极坐标系下,用中心点与三角点的数目信息和方向信息进行分类,有利于解决指纹录入时产生的旋转、平移和非线性形变等问题,实验证明该算法有利于提高指纹分类的精度。