Gabor滤波在指纹增强算法中的应用研究

在自动指纹识别过程中,指纹图像增强起着关键性的作用。根据指纹自身脊线的纹理特点加之Gabor滤波器在方向性和频率选择性方面的优良特性,对Gabor滤波在指纹增强算法中的应用做了研究,结果表明,能提高自动指纹识别的效率。     

基于结构的自适应指纹图像增强算法

指纹图像的周期性和局部方向性是指纹图像的重要结构特征,充分利用这两个结构特征是提高指纹增强算法的重要方法.对一般图像增强算法处理指纹图像分析后,发现了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,作者以指纹图像局部方向和周期为参数,并设计了基于梯度得求局部方向的算法,再以Gabor变换为基础,设计了基于结构的自适应滤波算法.试验结果表明,该算法具有很高的实用价值,能够满足一般指纹识别系统性能要求.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法研究

指纹图像增强是指纹识别系统中关键技术之一,基于Gabor滤波的方法以其能同时在空间域和频率域的变换而被广泛应用,本文详细介绍了Gabor函数、Gabor滤波器的图像增强算法、方向图计算、纹线频率计算的步骤及方法,并根据本文设计的增强算法在计算机上编程实现,实验结果表明该算法能较好的去除指纹图像中的噪声,达到增强的效果。     

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。     

采用八方向Gabor滤波的指纹识别算法

采用指纹增强算法与复滤波器中心点定位结合的方法,有效地解决低质量指纹图像中心点定位问题,实现了平移不变.同时,采用基于结构的指纹特征提取算法,用八方向Gabor滤波提取指纹的全局特征和局部脊线特征,实现了旋转不变.在FVC2004指纹库上的仿真实验表明:该算法取得较好的识别效果,优于基于单Finger Code特征和基于点模式的指纹识别算法.     

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。     

指纹图像预处理算法研究

在指纹识别系统中，指纹图像预处理是指纹特征提取与识别的前提．对指纹图像预处理技术进行了研究。提出了一种指纹图像预处理算法．实验结果显示，该算法能够去除指纹噪声，得到较高质量的指纹图像．     

基于结构的指纹特征抽取方法

为了弥补传统的提取细节特征点的方法在小面积指纹图像识别上的不足，针对指纹脊线纹理结构进行了详细研究，分析了Gabor滤波器应用在纹理上的原理，建立了用于指纹识别的Gabor滤波器的物理模型，在此基础上设计了基于Gabor滤波器获取指纹特征的算法.首先提出了一种快速和简便的自动定位指纹图像中心点方法，以中心点为参考点在其周围确定特征提取区，根据Gabor滤波器的性质对其进行8方向滤波提取特征.通过在标准指纹数据库上的对比实验，显示了该方法的有效性.     

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。     

基于小波域软阈值的指纹分割方法研究

鉴于指纹图像的质量对于其后续识别步骤具有非常重要的影响,因而需要对采集的指纹图像进行增强处理.提出了一种新的基于小波域软阈值Contourlet变换的指纹图像分割算法.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.实验结果表明,该算法能够有效提升指纹图像的质量,提高指纹纹线谷脊清晰度,且具有较好的连续性.     

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。     

一种利用动态滤波模板进行指纹图像增强的算法

在实时指纹识别系统中 ,指纹图像的增强算法起着至关重要的作用。但通常的增强算法经常要花费较多的时间 ,或者不适用于指纹频率区别较大的数据库。在大量样本分析的基础上 ,根据指纹纹理频率参数的变化动态调整方向滤波模板的大小对指纹图像进行有效的增强处理 ,对不同的纹理方向专门采用了查表的方法 ,减小了时间消耗。实验表明 ,这种算法能够快速有效的增强指纹图像 ,尤其适用于指纹频率区别较大的指纹样本库中 ,并在实时指纹鉴别系统中得到了应用     

Image Mosaicing Algorithm for Rolled Fingerprint Construction

IntroductionFingerprint identification is the most importantbiometric technique for automated personalauthentication[1,2 ] .In the past,fingerprints used inidentification systems were acquired by applyingink to the fingers and rolling each finger from nai…     

Recent progress in fingerprint recognition

Fingerprint recognition has been increasingly used to realize personal identification in civilian's daily life, such as ID card, fingerprints hard disk and so on. Great improvement has been achieved in the on-line fingerprint sensing technology and automatic fingerprint recognition algorithms. Various fingerprint recognition techniques, including fingerprint acquisition, classification, enhancement and matching, are highly improved. This paper overviews recent advances in fingerprint recognition and summarizes the algorithm proposed for every step with special focuses on the enhancement of low-quality fingerprints and the matching of the distorted fingerprint images. Both issues are believed to be significant and challenging tasks. In addition, we also discuss the common evaluation for the fingerprint recognition algorithm of the Fingerprint Verification Competition 2004 (FVC2004) and the Fingerprint Vendor Technology Evaluation 2003 (FpVTE2003), based on which we could measure the performance of the recognition algorithm objectively and uniformly.     

基于Adaboost的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统的重要部分,针对已有指纹分割方法的不足,笔者提出了基于Adaboost的指纹图像分割方法.并且基于分级处理的思想,使用Otsu计算分割阈值,对图像进行初分割,然后又使用笔者提出的基于Adaboost的指纹分割方法对图像进一步的分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果进行后处理实验证明,相对于已有的指纹图像分割方法,该方法具有较高的准确性和较强的适应性.     

动态稀疏表示方法在非接触式指纹图像识别中的应用

传统指纹图像识别方法无法解决数据量大、样本维数高、样本数据呈非线性等问题。为此,将动态稀疏表示方法应用于非接触式指纹图像识别中。通过低秩矩阵恢复解决采集样本中出现的颜色偏差、局部遮挡以及内容缺失等问题。通过局部区域划分法把待识别图像分成若干子图像块,完成维数转换。引入可衡量待识别样本与训练样本间局部结构关系的准则和联合动态活跃集合对目标函数进行改进,建立动态稀疏表示模型。对各子图像的稀疏表示系数进行求解,依据稀疏表示系数求出所有非接触式指纹子图像的重构误差,融合全部误差,将误差最小的类别赋予待识别指纹图像,实现非接触式指纹图像识别。实验结果表明,所提方法实用性强,与其他方法相比识别可靠性更高。     

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.