黑猩猩指(趾)纹形态探讨

考察3例黑猩猩指(趾)纹形态发现黑猩猩指(趾)纹类型有斗形纹、箕形纹和双箕纹3种,箕形纹和双箕形纹的出现频率较高,斗形纹的出现频率较低;正向纹形出现率高于反向纹形出现率;观察还发现,黑猩猩指纹与人类指纹在纹线形态、倾斜流向、密度、单位面积细节特征点数量等方面相似度极高.     

贵州籍汉族大学生的指纹和白线研究

印泥法采集贵州籍19～24岁汉族青年大学生300例的指纹(男146人,女154人),放大镜下计数并纹型分析,为体质人类学和肤纹学研究提供基础指纹参数。结果显示斗形纹W占48.17%,箕形纹L占49.23%,弓形纹A占2.60%;纹型分布频率L>W>A;同名指各组合频率按由高到低排序为:W/W>L/L>L/W>A/L>A/A>A/W;一手五指组合频率排序为:OLW>同型组合>ALW>ALO>AOW。男性总TFRC为138.24±36.20,女性为128.48±37.07;男女合计白线出现率为24.20%(男:16.99%,女:31.04%),与其它汉族群体比较存在统计学差异。     

指纹鉴定能力测试的鉴定结果准确性问题研究

对指纹鉴定人员在指纹鉴定能力测试中做出指纹鉴定意见的准确性以进行分析,指纹鉴定意见的准确性由指纹鉴定人员正确认定或者否定样本指印的比例衡量。实验邀请106家鉴定机构参加指纹鉴定能力测试,测试设计4组指印,2组来自同源,2组来自异源,使用指纹鉴定分析系统记录106家鉴定机构对4组指印鉴定中产生的数据,包括:比对阶段选取的特征点数量、价值判断结果、同一认定鉴定意见的数量、无结论的数量和否定鉴定意见的数量。数据显示106家鉴定机构在分析阶段共点取4 698个特征点;做出424个现场指纹价值判断;给出同一认定鉴定意见249个,否定鉴定意见165个和无结论鉴定意见10个,对4枚指纹分别做出正确判断的比率分别为:93.4%、97.1%、84.9%和68.9%,无结论率分别为:5.7%、1.9%、0.9%和0.9%,实验数据说明,指纹鉴定意见存在一定的错误率,且指纹鉴定人员在鉴定异源指纹时的错误率高于对同源指纹鉴定的错误率。     

552例汉族医学生的眼睑与指纹研究

汉族人群眼睑类型中,双眼睑与单眼睑之间,其指纹纹型分布是否存在着某种关联性,对552例在校汉族医学生进行了调查,采用面对面直观查验的方式获取眼睑类型资料,记录在调查表中,用油墨拓印法获取被检者指纹图样,并置于放大镜下确认,双眼睑组与单眼睑组指纹中的弓形纹、尺箕纹、桡箕纹和斗型纹4种基本纹理图形,经X2检验无显著性差异(P0.05),而中指Lr/W,W/W纹型组合频率却有显著性差异(P0.05),2组同纹型组合频率分别高达66.13%,66.56%,异纹型组合频率分别为33.87%,33.44%,亦有显著性差异(P0.05),决定眼睑的基因与控制指纹形成的基因之间是如何相互作用和影响的,有待进行更深入的研究与探索.     

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.     

两个绵羊品种多位点DNA指纹的研究

利用3种限制性酶HindⅢ,HaeⅢ,HinfⅠ和3种微卫星及小卫星DNA探针(GTG)5,(TG)n,M13检测了2个绵羊品种基因组DNA的多样性.结果表明,具有个体特征的DNA指纹获得依赖于酶/探针的结合.HaeⅢ,HinfⅠ和3种探针都可产生丰富的DNA指纹带谱.DNA指纹表现了高度的个体特异性和多样性,这种多样性表现在带纹的数目、强度和带纹的分布区域上.HindⅢ与3种探针的结合都不能产生清晰的DNA指纹带谱.以特定片段长度区域统计了带纹的相似率,在HaeⅢ/(TG)n组合中,黑头绵羊的平均带纹相似率为0.34,欧洲盘羊为0.50.根据带纹相似率,估算了群体平均杂合度为0.83~0.90.用HaeⅢ/(TG)n组合的指纹相似率,估算了两品种间的相似性指数(0.89)和遗传距离(0.29).     

一种标定指纹无特征区的新方法

指纹中无细节点特征的区域,即为无特征区。受指纹细点线位置、指纹纹线流向等因素的影响无特征区域的分布显高度随机性,因此无特征区本身就是一种高质量特征,可用于指纹识别。但是由于无特征区域形状会根据指纹细节点位置的变化而发生改变,我们很难使用一种统一的模型来表达无特征区域。研究设计了一种新颖的无特征区域表达方法,该方法使用网格标定的方式来实现对无特征区域的表达建模,首先沿横向和纵向把指纹分成若干等份,然后在各网格中统计无特征区域的分布位置与纹线条数等信息。为验证方法性能,构建一个小型指纹数据库,该数据库包含100枚三面捺印油墨指纹。实验结果显示两枚不同指纹中单个无特征区信息相同的概率为1%,多个(2个及以上)无特征区信息相同的概率为0%。可以实现指纹无特征区统计的稳定性。     

基于指纹面积和特征质量的指纹鉴定量化标准研究

科学确定指纹鉴定的标准对于保证鉴定结论的科学性有重要的意义."面积-质量量化标准"依据指纹的面积决定细节特性的数量,视指纹有效面积中的每条纹线都按照一定的密度充满特征,同时,对细节特征进行分类,按照特征出现率的高低决定特征的质量量值,最后综合所有特征的出现概率,形成随机匹配概率来描述鉴定的质量,在概率计算和充分评估的基础上,确定指纹认定的随机匹配概率标准量值.     

滤除指纹伪特征算法的优化研究

通过分析指纹图像中存在的各类噪声的拓扑结构,并结合细化指纹图像中细节特征点固有的分布规律,提出了一种有效的滤除指纹细节伪特征点的方法.该方法简单、处理速度快,滤除精度基本可以满足应用的需要.     

河南汉族指纹纹型研究

采用随机整群抽样的方法调查了河南汉族指纹样本400份(男女各200人).研究结果显示:①河南汉族A、L、W 3种纹型的出现频率分别为2.13%、48.78%、49.10%,三型指纹的分布存在性别间差异;②各同名指组合频率由高到低排序为:W/W>L/L>L/W>A/L>A/A>A/W,同名指同类花纹组合A/A、L/L、W/W的观察频率均高于期望频率,表现为同类花纹组合的亲和性,A/W具有不相容性;③男性TFRC为143.86±30.15,女性TFRC为135.58±28.74,跟我国部分其他地区汉族及少数民族相比处于中等水平,FRC的分布有着性别、手别、指别的显著性差异;④一手五指同类花纹的占30.38%,其中多是同为W或同为L,未见五指全为A者,一手五指同型花纹组合观察频率增高,而异型组合观察频率降低,A与W不相容.     

指纹图像细化及特征点提取算法的研究

对改进的OPTA算法和指纹细节特征点提取算法进行了详细的研究,针对改进的OPTA算法产生的细化不全和毛刺较多的问题,提出了一种可变的消除模版和矫正消除模版;针对指纹细节特征点提取算法产生的大量伪特征点问题,提出了边缘信息判别法,有效地去除了边界伪特征点。实验证明,本文的方法简单快速,而且具有较高的准确率。     

浅谈指纹的特性——《指纹终身不变》

在指纹检验和指纹鉴定中,经常发现现场指纹与撩印指纹存有差异的现象,但指纹的特征总和与指纹的特定性没有发生变化,可认定同一。指纹终生不变是针对指纹特征总和而言,是指手指轧突线花纹类型,具体形态,各个细节特征的形状、数量、位置,和相互关秉所构成的特征综合始终不变。     

河南汉族指纹纹型研究

为了研究河南汉族人群指纹模式样本的参数,采用随机整群抽样的方法分析河南汉族指纹样本400份(男女各200人),得到如下结果:河南汉族A、L、W三种纹型的出现频率分别为2.13%、48.78%、49.10%;各同名指组合频率由高到低排序为:W/W>L/L>L/W>A/L>A/A>A/W;男性TFRC为143.86±30.15,女性TFRC为135.58±28.74;一手五指同类花纹的占30.38%,其中多是同为W或同为L,未见五指全为A者.由此可知:河南汉族三种指纹的分布存在性别间差异;同名指同类花纹组合的观察频率均高于期望频率,表现为同类花纹组合的亲和性,A/W具有不相容性;河南汉族TFRC跟我国部分其他地区汉族及少数民族相比处于中等水平,FRC的分布有着性别、手别、指别的显著性差异;一手五指花纹A、L、W组合,同型花纹组合观察频率增高,而异型组合观察频率降低,A与W不相容.     

影响指纹鉴定人员点取特征正确性实证研究

指纹鉴定是一个认知过程,是指纹鉴定人员根据自己所掌握的指纹鉴定理论,结合自己的经验对现场指纹进行检验的过程。通过指纹鉴定人员的3次点取特征,对指纹鉴定人员在分析阶段、比对阶段点取特征的方法、数量、准确性以及稳定性进行统计和分析。实验结果表明,点取特征的数量与现场指纹的质量和指纹鉴定人员的认知能力等存在一定的关联性;分类标记特征点方法使得初次接触指纹鉴定的鉴定人员点取特征点总数量增多,而对于非初次接触指纹鉴定的鉴定人员影响较小,但是该方法有助于提高指纹鉴定人员点取特征点的正确性;短期培训有助于提高初次接触指纹的鉴定人员点取特征点的稳定性,而重复的指纹鉴定相关理论的培训对于指纹鉴定人员点取特征点的稳定性影响较小。     

基于方向基元集描述的指纹方向图求取算法

研究指纹的方向图对实现指纹纹线修补、纹形特征的提取以及指纹的分类等应用都有很强的实用价值。笔者通过对指纹图象方向基元集的定义和描述,运用方向基元样本的统计特性,给出了一种求取指纹方向图的方法。并将该方法运用到一套智能卡指纹验证系统中进行纹型比对,实践证明：该方法算法简单,快速有效,对各种噪声具有一定的鲁棒性。     

定向反射数码显微照相提取光滑表面潜在指纹细节特征的方法研究

为研究利用定向反射照明技术配合数码显微照相，对光滑表面上潜在指纹的细节特征进行提取的条件。利用定向反射照明技术的原理，通过数码显微照相技术针对深色光滑表面上潜在指纹的细节特征进行光学无损提取，结果是光滑表面上指纹细节特征提取效果理想，指印的纹线清晰，细节特征数量多、质量高。因此。数码显微照相和定向反射照相相结合提取光滑表面上的潜在指纹的细节特征是行之有效的方法，为潜在指纹的无损提取提供了新的思路。     

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。     

基于十字方向滤波的指纹图像增强和细化

增强和细化是指纹预处理过程中的重要环节．提出了一种基于十字方向滤波的指纹增强算法,增强过程针对指纹的层次特征,利用十字方向滤波器对纹线边界的粘连现象进行了有效处理,并且修复了纹线中较短的断裂;在此基础上对边缘删减的纹线细化算法作了改进,引入了新的细化模板保护指纹趋势和细节点．实验结果显示,谊算法很好地保留了原指纹图像中的细节特征和纹理信息,减少了指纹特征的丢失．     

呼和浩特市回族手皮纹的分析

报道了呼和浩特市720例回族学生的指纹类型、指纹指数、指纹脊线总数、atd角,t距比、a—b脊线、掌纹主线、掌部化纹类型、掌褶纹和皱纹掌等15项手皮纹基本参数,进行了不同性别,左右手和不同民族的比较,多数参数值之间表现出明显差异,表明回族有自己的手纹特点,又显示蒙古人种的一般特征。