基于矩形积分双谱和核主分量分析的电台指纹识别

目的 解决传统的积分双谱特征维数比较大而导致分类器的稳健性和电台的正确识别率下降的问题.方法 首先选择矩形积分双谱作为识别的特征参数,然后采用了核主分量分析方法进行降维,最后采用基于核函数的支持向量机分类器(SVM)实现对电台指纹的识别.结果 给出一种方法,实现了同种型号相同调制方式的3部不同电台的识别.结论 该算法有效地降低了特征维数.较大地提高了电台的正确识别率.     

AFIS的研究与实现

分析了指纹识别技术实现的主要功能结构及工作流程,采用TMS320VC5416 DSP芯片作为指纹图像处理的运算单元,通过PC实现指纹库的比较和系统的控制,完成自动指纹识别的身份认证.     

指纹与指静脉双模态识别决策级融合方法

针对单模态生物特征识别系统固有的缺点,提出一种新的指纹与指静脉识别的决策级融合方法.首先对指纹及指静脉2种模态分别进行第一级分类器设计,得出各自的识别结果;然后将提取出的指纹与指静脉特征点集以特征串联的方式形成新的特征矢量,构成第二级分类器,再得出一个识别结果;最后将上述3个识别结果进行决策级融合得到系统最终的识别结果.实验结果表明本方法克服了单一模态识别方法的局限性,有效地提高了系统的性能.     

基于小波变换在指纹识别中的应用研究

本文针对图像处理领域准确提取出指纹纹理的问题,将小波变换应用于图象指纹纹理提取处理。小波变换在用于图像处理时,具有放大、缩小和平移的数学显微镜的功能,能够很方便地产生各种分辨率的图像。同时,由于小波变换可以将图像分层,按小波基展开,我们可以有效地控制计算量,满足实时处理的需要。本文主要运用小波变换以上特点,最后介绍如何使用小波变换提取指纹特征,并构成一个特征向量表征指纹图像。     

指纹识别技术在身份认证中的应用与研究

近几年来,随着微型计算机和光电技术的快速发展,指纹图像的采集和处理逐渐成为可能,这为自动指纹识别技术的发展打下了了深厚的基础。指纹识别技术在身份认证中的应用极为重要。指纹具有随身携带、终身不变、各不相同的特点,目前已经被广泛地在许多领域,如证券、金融、公安等领域进行应用。本文首先阐述了传统身份认证与指纹技术认证的比较,其次,分析了指纹识别的原理,此外,就指纹识别在身份认证中的应用进行了深入的探讨,具有一定的参考价值。     

快速Gabor滤波器在指纹纹理分析中的应用

为了提高指纹识别速度,在分析了Gabor滤波器实部特征的基础上简化了求二维卷积的运算,从而改进了Gabor滤波器算法,实验表明该改进算法使运算的复杂度由O(n2)降至O(n).