基于方向权值扩散的指纹方向场计算

为有效解决噪声区域指纹质量块重建方向场(orientation filed,OF)可靠性低的问题,提出一种基于方向权值扩散求方向场的方法.首先,利用平方梯度法对指纹方向场进行粗提取,利用基于权值的梯度一致性对指纹质量进行评估,把质量块分为四个等级;然后,利用邻域判别法对误判的指纹块进行修正,统计邻域块中已评估块的个数,把质量分数相同的指纹块分为三个优先级;最后,利用质量和优先级对指纹方向场进行扩散迭代,在迭代过程中根据待评估块邻域块的方向梯度一致性赋予不同的权值,待评估块迭代完全后得到最终的方向场.实验结果表明:该方法能够通过质量扩散来提高低质量区域的可靠性,从而提高低质量区域方向场的准确度.     

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。     

基于二叉树SVM的指纹分类算法

对预处理后的指纹图像进行分类相关算法研究,提出一种无需迭代的指纹参考点定位方法,该算法具有简单、快速、效果好的优点;基于指纹方向场的半区域特征提取方法,采用二叉树结构的支持向量机多分类策略解决指纹的多分类问题.实验表明,分类精度良好.     

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.     

基于二叉树SVM的指纹分类算法

对预处理后的指纹图像进行分类相关算法研究，提出一种无需迭代的指纹参考点定位方法，该算法具有简单、快速、效果好的优点；基于指纹方向场的半区域特征提取方法，采用二叉树结构的支持向量机多分类策略解决指纹的多分类问题．实验表明，分类精度良好．     

一种改进的基于方向场的指纹图像增强算法

本文分析了指纹图像方向场估计的方法,针对Gabor滤波器在指纹图像增强的应用中对于图像方向变化剧烈的中心区域和三角区域纹线结构保持性差的缺点,提出利用方向信息进行改进的增强算法,并在Matlab7.0环境下进行算法测试,结果表明本文算法相对于原算法能够获得良好的纹线结构保持性。     

基于视觉特性的扩展变换量化指纹算法研究

针对扩展变换量化指纹算法的性能平衡问题,提出了基于视觉特性的扩展变换量化指纹算法。该算法基于扩展变换的量化指纹算法模型,根据数字图像的局部视觉特性,采用非均匀同步量化的方法调节指纹算法的量化参数,有效减少了指纹图像的量化误差,并实现指纹嵌入检测过程的一致性,从而提高数字指纹的检测效率和载体图像的保真度。实验仿真结果表明,提出的指纹算法明显优于扩展变换量化指纹算法的性能,能够在抗共谋能力和视觉质量之间获得较好的平衡。     

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.     

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.