跳频通信中的射频指纹识别技术

为了更好地在跳频通信中应用射频指纹识别技术,提出了一种跳频通信射频指纹识别新方法.利用跳频通信设备的频率切换瞬态信号特征来实现跳频通信中的射频指纹识别.根据射频指纹识别的技术流程对新方法的有效性进行了验证,将新方法应用在蓝牙设备个体识别中.分类试验结果表明,利用频率切换瞬态信号特征可以较好地识别跳频通信个体设备.     

基于ARM＆Linux的考场指纹识别系统设计

使用S3C2440微控制器、指纹模块等硬件,应用Linux操作系统、SQLite数据库、Qt可视化开发工具等软件及编程技术,设计实现了考场指纹识别系统,具有指纹采集、指纹识别、数据库与信息管理、网络数据传输等功能,可以脱机独立工作,使用方便。     

基于轻量级DenseNet和ZigBee的指纹识别方法

针对传统身份识别方法识别准确率低、模型复杂且运算速度慢等问题,提出一种新的基于轻量级密集连接卷积神经网络(DenseNet)和紫蜂协议(ZigBee)的指纹识别方法.首先,构建指纹识别系统的整体模型,并对该模型进行适当的裁剪以缩减模型复杂度.其次,通过筛选指纹图像、增强有效指纹以及扩充增强后的数据等操作,对采集到的ZigBee协议指纹信息进行预处理.然后,以传统深度残差网络的基本思想为依据,通过前馈的方式改变层间的连接关系并构建轻量级DenseNet.最后,以相同的样本数据为基础分别对轻量级DenseNet模型、普通DenseNet模型和3种传统基于机器学习的身份识别算法模型进行训练.试验结果表明:所提出的基于轻量级DenseNet模型的识别准确度最高,为98.24%,且该模型的运行速度最快,与普通DenseNet模型相比,其模型复杂度降低了94%以上.     

自动指纹识别技术研究

带有生物特征的指纹识别技术已经广泛地应用于各类身份识别认证系统中。本文介绍了指纹识别技术的应用背景、基本原理、工作过程,并重点介绍了相关算法——包括预处理算法、特征提取算法、指纹匹配算法,以及各算法解决的主要问题。     

指纹图像增强算法研究

指纹图像增强在指纹图像预处理过程中有着非常重要的作用,直接影响指纹识别的识别率和识别速度。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,现提出一种优化的Gabor滤波方法以增强指纹图像并有效消除噪声,并对Gabor滤波器的参数进行量化。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取,以提高指纹识别的算法效率和准确率。     

基于指纹识别的图书借阅系统

在现行的图书借阅系统中,各种方法均不能有效认证读者的身份,读者冒借和证件丢失的现象时有发生,成为图书馆管理部门关心和急于解决的问题。本文提出的基于指纹识别的读者身份认证方案能有效识别读者的身份,大大减少盗借和误借现象的发生,同时简化了图书馆工作人员的验证工作,大大提高了工作效率。     

一种新型的排队服务器基于PC的设计与实现

本文针对现有排队服务器的不足,提出了一种新型的排队服务器系统——基于指纹识别与数字图像采集的排队服务器,并对系统的功能和结构进行了设计,对其中涉及到的指纹识别与数字图像采集技术进行重点讨论,并给出了详细的设计说明和实现方法。     

基于DSP的指纹识别模块设计与实现

提出了一种以定点DSP芯片TMS320VC5410及FPS200指纹采集传感器为核心的自动指纹识别模块,并对指纹识别算法采用DSP专用汇编指令集与C语言混合编程的方法,以此实现了一个高效低功耗的嵌入式系统.文中介绍了其组成原理、硬件结构设计、系统功能设计、图像采集电路的实现,以及指纹识别算法的处理流程和实现方法.通过试验,该模块的采集效率高、识别速度快且准确可靠,总体性能是令人满意的.     

基于指纹识别的生物特征身份认证技术研究与实现

对传统的通过验证持有物而进行身份认证的方式进行了改进,提出了利用人体生物特征进行身份识别的更为安全和有效的方法。研究了利用指纹识别技术实现了身份识别,并且在实验室条件下做出了仿真实验。     

基于梯度的方向图估计改进算法

获得准确的方向图是自动指纹识别系统（AFIS）预处理的重要一步。基于梯度的方向图估计算法的是常用的一种有效算法,针对其不足之处,对其进行了改进。首先采用4个方向的梯度分量来计算每点的梯度和方向;采用自适应的平滑模板来适应不同质量指纹的方向图平滑需要;综合不同平滑程度的方向图增强去噪能力;同时对中心点（corepoint）、三角点（deltapoint）附近采用不同的平滑方法,使这些区域纹线变化细节得到保持。实验结果表明改进后的算法可以获得更准确的方向图,去噪能力增强,可以适应不同质量的指纹图像。