指纹识别技术浅谈

生物识别技术可以包含人脸、指纹、虹膜等人体各种器官和声音、笔迹等行为模式方面的识别.其中,指纹具有惟一性、终生不变性、易携带、不会丢失、不会遗忘、不会被盗用等强有力的特性.指纹识别以其独特的优势成为目前人体生物特征识别技术市场上市场占有率最高的方式之一,这种识别方式也是目前生物识别技术中发展最成熟的.本文对中国指纹识别技术进行了概述,并介绍了指纹识别技术.     

基于拓扑学及指纹分类的指纹匹配算法

随着计算机和网络的迅速发展,基于生物特征识别的智能身份认证技术正受到越来越多的关注。由于指纹识别技术是生物识别领域技术中最成熟的一门应用技术,使得指纹识别成为目前应用最广泛、可信度最高的个人身份认证技术之一。文中依据指纹图像中细节特征点之间的关联性给出了一种指纹识别算法。该算法首先基于指纹分类学的思想,利用中心点和三角点的数量信息对待识指纹图像进行初匹配,然后基于拓扑学思想用可靠性较高的分叉点方向场及其与中心点的方向场差寻找出基准点对,最后利用可变限界盒实现指纹匹配。实验中,该算法使匹配速度提高了40％,误识率和拒识率略有下降,约0．5％。实验结果表明,该算法能快速、准确地定位基准点对,有效地解决提取基准点时的噪声影响,正确有效地实现指纹匹配,同时提高匹配速度及精确度。     

Fingerprint recognition using mel-frequency cepstral coefficients

This paper presents a new fingerprint recognition method based on mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs). In this method, cepstral features are extracted from a group of fingerprint images, which are transformed first to 1-D signals by lexicographic ordering. MFCCs and polynomial shape coefficients are extracted from these 1-D signals or their transforms to generate a database of features, which can be used to train a neural network. The fingerprint recognition can be performed by extracting features from any new fingerprint image with the same method used in the training phase. These features are tested with the neural network. The different domains are tested and compared for efficient feature extraction from the lexicographically ordered 1-D signals. Experimental results show the success of the proposed cepstral method for fingerprint recognition at low as well as high signal to noise ratios (SNRs). Results also show that the discrete cosine transform (DCT) is the most appropriate domain for feature extraction.     

指纹图像分割算法的研究

指纹图像分割作为指纹识别的重要部分,是正确进行指纹识别的的基础,只有选择合适的指纹分割方法,有效地分离出指纹图像的前景和背景两部分,才能进行后续的处理,才能对指纹进行有效的识别;否则由于背景区域对前景区域影响会增加许多虚假特征,影响最终匹配,不能有效地对指纹进行识别;在指纹图像分割方面,分析了指纹的方差和方向一致性问题,设计了一种具有光滑轮廓线的指纹分割算法,仿真结果表明,该算法能够从指纹背景中准确提取指纹图像,并且能够除去边缘非正常中断端点,保证有效指纹区得到完整保留。     

基于形态学和结构图表的指纹识别

指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案,对于广大市场的应用有着很大的潜力。为克服指纹识别中常见的拒识或误识问题,文章提出了一种基于结构图表的匹配算法以提高识别率,并将形态学技术成功的运用于指纹图像预处理中,以减少图像噪音干扰。整个算法具有高效识别和强抗噪能力,使指纹识别系统更具有鲁棒性。     

安全高效的可撤销指纹模板构造

指纹特征加密是生物特征识别技术中最为活跃的研究领域之一.然而指纹特征是人体固有的特征,具有唯一性与终身不变性,一旦识别系统中的用户指纹模板丢失,将是永久性的.为了避免用户指纹模板丢失,基于巴特沃斯低通滤波器原型,设计了一组不可逆转换函数,将用户原始指纹模板转换为可撤销指纹模板,不同识别系统中存储的可撤销指纹模板具有互异性与不可逆性,进而有效规避原始指纹模板的不变性与公开性所带来的安全隐患.匹配精度、不可逆性、转换速度等方面的实验分析表明,所构造可撤销指纹模板方案在认证效率、安全性、计算效率等方面具有良好性能.     

基于结构特征的指纹识别

为了克服指纹识别中常见的问题,本文提出了一种基于结构特征的匹配算法用以提高识别率,并提出了一种特殊的指纹图象预测处理算法,以减少图象噪声,整个算法具有高效识别和很强的抗干扰能力,此外逄法对指纹缺损图象也有很高的识别率。     

Patch-based Segmentation of Latent Fingerprint Images Using Convolutional Neural Network

Latent fingerprint segmentation involves marking out all the foreground regions accurately in a latent fingerprint image, but due to poor quality images and complex background, segmentation of latent fingerprint images is one of the most difficult tasks in automatic latent fingerprint recognition systems. In this article, we propose a patch-based technique for segmentation of latent fingerprint images, which uses Convolutional Neural Network (CNN) to classify patches. CNN has recently shown impressive performance in the field of pattern recognition, classification, and object detection, which inspired us to use CNN for this complex task. We trained the CNN model using SGD to classify image patches into fingerprint and non-fingerprint classes followed by proposed false patch removal technique, which uses “majority of neighbors” to remove the isolated and miss-classified patches. Finally, based on the final class of patches, an ROI is constructed to mark out the foreground from the background of latent fingerprint images. We tested our model on IIIT-D latent fingerprint database and the experimental results show improvements in the overall accuracy compared to existing methods.     

指纹识别系统的设计与实现

本文研究了嵌入式指纹识别系统的设计方法与实现技术。通过构造以ADIADSP-BF533DSP为平台的硬件环境,实现了指纹识别的嵌入式系统设计,并且针对指纹识别算法对系统运行速度的影响进行了研究,给出了实验结果,证实了该方法能够较好的构造嵌入式指纹识别系统。     

指纹图像方向提取方法的研究

指纹自动识别是图像处理技术、模式识别技术与计算机数据库技术的综合应用。指纹图像的方向信息对指纹的预处理、增强、分类及匹配有着重要的作用。因此，在指纹自动识别系统中具有重要的研究价值。文中在金字塔表示法的基础上提出了一种新的指纹图像方向提取方法。该方法通过改进局部方向的估计方法、确定传递权值等方式，提高指纹图像提取方向信息的准确性。实验表明，这种方法对指纹图像噪声有很好的健壮性，且在质量较差的指纹上提取方向信息的准确性方面相对于常用的局部梯度算法来说有明显提高。     

基于指纹识别的学生宿舍安全管理系统

本文介绍了指纹识别技术,论述了指纹识别在学生宿舍安全管理系统中的应用及特点,提出了指纹识别技术在学生宿舍安全管理系统的解决方案.     

基于方向的二值卷积指纹增强优化算法

指纹图像增强是指纹识别系统中非常重要的一个环节,对基于二值卷积模板的指纹增强算法提出了一种优化方法,首先利用基于梯度矢量的方法计算块方向场,然后采用基于多数点的对比平均法进行方向校正,针对特定阈值内的方向应用特定的二值卷积模板进行指纹图像增强.对FVC2002指纹库中图像进行实验表明该方法是一种简单有效的指纹图像增强算...     

指纹识别技术在身份认证中的应用与研究

相对于传统的身份认证技术,指纹识别技术在身份认证方面具有许多独到的优点.文章探讨了指纹识别技术的优点和指纹特征的含义.重点分析了指纹识别的原理和过程,探讨了目前用于指纹识别的关键算法.     

基于MATLAB指纹图像处理与识别的研究

该文利用专门的指纹采集设备获取指纹基本图像,基于MATLAB对指纹图像进行预处理,包括图像增强、图像二值化、分割和归一化。对指纹特征提取指纹类型、坐标和方向参数后,利用BP神经网络进行训练识别。识别实验效果明显,识别率高。     

一种基于指纹生物特征识别系统

针对传统身份识别方法中标识物体容易丢失和伪造的问题,在对比可作为识别特征的多种生物特征的基础上,提出并实现了一种基于指纹特征的识别系统。系统首先利用指纹采集器获取指纹图像,然后对采集到的指纹图像进行包括图像分割、图像增强、图像二值化和图像细化在内的图像预处理操作,接着对处理过后的指纹图像进行指纹的特征提取,最后将提取到的待验证手指指纹特征,与指纹特征库中的候选指纹特征进行匹配,以实现用户身份识别。实验结果表明,基于指纹特征的识别系统具有很高的实时性和较高的准确性,可以满足一般用户的身份识别要求。     

微型机指纹自动识别的研究

本文介绍了用微型机图象处理系统进行的指纹自动识别研究,提出了指纹图象的预处理、 指纹的识别与分类及指纹库的建立与查对等方法,结果是满意的和实用的.     

基于TMS320VC5509A的指纹识别系统的硬件设计

介绍了一种以定点DSP芯片TMS320VC5509A及FPS200指纹采集传感器为核心的自动指纹识别模块,详细描述了此系统的硬件设计,并给出其硬件调试方法。该系统灵活性强,不但为实现指纹识别软件提供了功能强大的硬件基础外,而且对研究和开发速度快、性价比高、识别率高的嵌入式指纹识别平台有着很大的参考价值。     

An Automatic Digital Camera Based Fingerprint Verification System

The emergence of touch-less fingerprint recognition system brings both advantages and challenges in the automated fingerprint recognition research. In this paper, we proposed a touch-less fingerprint recognition system by using a digital camera. The system frees from the problems in term of deformation caused by the contact pressure, hygienic, maintenance and latent fingerprints that exist in the touch-based fingerprint recognition system. However, fingerprint images that were acquired with digital camera consist of low ridge-valley contrast, defocus and motion blurriness problems. Hence, preprocessing steps are introduced to reduce those problems. The system comprises of preprocessing, Gabor filter feature extraction, Principle Component Analysis and verification using Support Vector Machine. Satisfactory results are attained in our acquired fingerprint database.     

基于DSP的指纹识别系统硬件平台设计

目前传统指纹识别平台通用CPU实现识别算法 ,此类平台在功耗和可移动性方面已不能满足市场需要。随着标准CMOS工艺制造 ,并且集成SPI,USB ,并行数据接口的指纹传感芯片的出现 ,以及DSP芯片在图像处理领域的广泛应用 ,采用基于DSP指纹识别系统结构是今后指纹识别技术的发展方向。文章详细介绍了如何搭建基于DSP的指纹识别系统的硬件平台。针对嵌入式系统的特点 ,重点讨论了传感器的控制方法和指纹图像的读取 ,分析了DSP的性能优点。最后讨论了最佳指纹图像的获取方法。该系统灵活性强 ,除了为进一步实现指纹识别软件提供了功能强大的硬件基础外 ,对研究和开发速度快、性价比高、识别率高的嵌入式指纹识别平台有着很大的参考价值     

指纹图像质量预评价方法研究

指纹图像的质量直接影响着指纹识别系统的可靠性和正确性,如何有效的评估指纹图像的质量和排除低质量的指纹图像是一个比较难的问题。在灰度图像处理的研究基础上,给出了一套基于图像灰度和指纹纹理的指纹图像质量预评价方法。该方法充分考虑指纹识别系统的特点,设立关键参数,并把分步排除与综合评价相结合。该方法速度快、占用内存小,能很好的评估指纹图像的质量,提高系统的可靠性。