一种基于点模式的指纹分阶段匹配算法的研究

介绍了一个指纹中心点定位(Core)以及用中心点为中心构造特征向量进行初匹配,并且以此作为最佳匹配参考点来进行二次匹配的算法。本算法的特点:1.介绍指纹中心点的准确定位。2.以中心点作为最佳匹配参考点将匹配分为两步进行:初匹配利用了细节点间的结构关系,克服了图像的平移和旋转的影响;二次匹配引用了界限盒思想,增强指纹匹配算法对形变的适应能力。本算法把点模式的优点和基于结构的特征点之间的相对距离不变性、所跨越纹线数目的不变性、特征点类型的不变性很好结合起来。实验结果显示本算法具有较强的适应性和较高的拒识率。     

一种基于结构分类和图形匹配的指纹识别方法

提出了一种新的确定指纹中心点的方法。根据中心点的位置,通过结构分类的方法对指纹进行分类,接着采用了图形匹配的方法进行匹配,提出了中心点二次定位的匹配方法,结合模糊判别的方法提出新的复合指纹匹配方法。其中包括提出了根据指纹特征进行指纹的二次定位。文中对1000幅指纹图像(包含20％的低质量指纹图像)做了实验,分类正确率达100％,匹配正确率达98．7％。     

指纹图像匹配的算法研究及其实现

论文首先综合阐述了目前提出的几类指纹匹配方法,然后在提取端点和分叉点两类特征点的基础上,提出了一种新的匹配方法。该算法充分利用了指纹图的结构信息,在以每一个特征点为圆心,以动态R为半径的圆内选取三个“特别”的邻点,作为此中心点的向量组成点,从而使两指纹的匹配转变为向量组间的匹配。实验结果表明,该算法具有完全的图像旋转和平移不变性,能有效地抵抗指纹图像的噪声,匹配速度快,能识别一定范围内的残缺指纹。     

一种基于中心点的指纹匹配算法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,该文研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法.该算法利用奇异点或者指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对.实验结果证明,该算法可以快速、准确的定位基准点,精确求取变换参数,误识率低,准确性高,并具有图象旋转平移不变性.对面积适中的指纹图象,匹配结果可以满足在线应用的需要.     

一种复合的指纹中心点定位算法

准确地进行指纹中心点定位,对指纹分类和匹配有重要意义。本文提出一种复合的指纹中心点定位算法,在指纹分块基础上,利用方向能量进行初步搜索,再用块的庞加莱算法进行二次定位。该算法快速,简单,鲁棒性好。     

一种指纹识别的细节特征匹配的方法

介绍了指纹识别的处理步骤，提出了一种基于细节特征匹配的自动指纹识别算法，分别给出了图像预处理，二值化，细化，纹路提取，确定指纹中心点以及指纹匹配的特征和算法步骤，并用实验进行了证明。     

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。     

基于纹理结构的指纹匹配算法

为克服传统细节点匹配模型的不足,对指纹的纹理结构进行了分析,利用指纹纹线的不同结构作为指纹图像的特征。提出了一套基于指纹纹线轮廓的特征提取和匹配算法,并且采用了分步匹配,减少了拒判时间,该算法具有平移、旋转不变性。由于利用了指纹的结构信息,对低质量指纹图像有一定的适应度。实验结果表明,该算法具有相当高的识别率和较强的鲁棒性。     

基于中心点的指纹细节结构匹配算法

指纹细节匹配算法是自动指纹识别系统(AFIS)中一项关键的任务,目前存在大量的研 究和算法.依据算法是否依赖中心点,指纹细节点匹配算法可以分为两类:基于中心点的匹配算 法和非中心点匹配算法.大多数非中心点匹配算法都非常耗时,因此不适合在线应用.而基于中 心点方法的效率相对较高,但是这类算法极度依赖于中心点的定位精度.在本文中,提出了一种 全新的基于中心点的指纹细节结构匹配算法,该算法综合了基于中心点匹配算法和非中心点匹 配算法的优点,同时又避免了二者的缺点.首先利用中心点检测算法获得中心点的位置,然后在 中心区域定义了一些局部的结构,同时利用这些局部结构寻找指纹细节的对应点,并通过对应点 和中心点的相对关系来确认这些对应细节点.其次利用这些细节对应点匹配全局的细节信息,最 后,利用匹配细节的全局距离和距离方差来判决最终匹配结果.实验结果表明,算法的匹配效果 非常好,同时匹配效率较高,非常适合在线指纹识别系统的应用.     

一种新的指纹匹配方法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状，设计了一种新的指纹匹配方法，即利用纹线匹配技术来寻找基准点对的指纹匹配算法．该算法首先基于指纹纹线的相似程度寻找一对基准特征点；然后根据基准点对的坐标，计算两幅指纹图象(模板图象、待识图象)的相对平移和旋转参数，并将待识图象相对于模板图象进行图象姿势纠正；最后使用坐标匹配的方法统计两幅图象能够匹配的特征点数目．以实现两枚指纹的匹配．实验证明．该算法匹配速度很快，误识率低，准确性高，并具有图象旋转平移不变性．对面积适中的指纹图象，匹配结果可以满足在线应用的需要．该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术．     

约束改进的ICP点云配准方法

提高配准速度和精度是点云配准研究的重点。提出一种距离约束改进的迭代邻近点算法,针对邻近点法中找到的配准点,采用最近原则排除含相同点的点对;使用配准点重心作为参考点,结合点对距离约束排除误配准点对后进行点云配准;与使用点云重心作为参考点的方法和迭代邻近点算法进行了比较。实验结果表明,在配准速度和精度方面,提出的算法都有了提高,实现了点云的快速、准确配准。     

基于均值漂移聚类的点模型简化方法

为了有效简化稠密采样点模型,提出了一个基于均值漂移（mean shift）聚类的点模型简化方法。通过mean shift迭代过程,计算点模型中点对应的局部模式点,即模态点。利用模态点代替聚集在其周围的数据点,实现对模型的简化。实验结果表明该算法能有效减少稠密采样点模型的点数,且简化速度较快,简化模型能很好地保持原始模型的几何形状。     

基于特殊角点和基点定位在线掌纹的方法

本文简述了目前在线掌纹定位的主要方法,提出一种通过寻找特殊角点和基点实现在线掌纹的定位。该方法基于掌纹的形状特点,先定位特殊角点,再通过统计块点方向和求梯度确定感兴趣的纹线上的一点,最后用灰度值跟踪方法确定特殊基点。该定位方法减少了手掌张开强度因素造成的影响,并取得了理想的实验结果。     

Bluetooth Piconet无线链路接入技术研究

本文对BluetoothPiconet(蓝牙微微网)无线链路的接入控制机制进行深入分析,这对研究和应用Bluetooth技术非常重要。     

一种在计算机上生成凸包的算法

在计算机上实现生成凸包的算法很多，笔者设计的这一算法主要是利用了在计算机表示中，任意两个点之间必定是有一定距离的，而数学上两个点之间的距离可以是无限小这一特点。我们总可以在计算机上任意两个点的位置之间插入一个数学上的点，这个点计算机可能无法表示，但它是可以被计算的。利用这一特点设计了本算法。     

多阈值提取平面点云边界点的方法

针对基于切片技术的点云数据重建算法需要提取切片内点云边界点,及现有算法效率低、提取效果不好等问题,提出一种多阈值提取平面点云边界点的算法。通过选取判断点的k个近邻点,计算相邻两点与判断点连线间夹角,由于边界点必存在最大夹角,通过判断最大夹角是否超过设定阈值,从而快速提取边界点。通过对阈值设值分析,不同点云数据的边界提取实验及几种方法间比较,该方法不受点云形状影响,均能较好提取边界点,且优于其他3种算法。结果表明该方法在保证原始点云特征信息的前提下,可较好提取边界点,提高后续点云重建速度与效率。     

一种三维颅骨表面标志点平滑移动的方法

在计算机辅助颅像重合研究中，需要在三维颅骨表面的特征位置处做标志，并且在三维空间中需要对标志点进行交互操作，其中在颅骨表面移动标志点是比较复杂的操作，针对这一问题，本文提出了一种基于平面相交的移动标志点方法，经实验表明，该方法能够高效地移动三维标志点，达到理想的效果。     

一种计算机图形曲线转戾点的数值计算方法

文章提供了一种利用计算机图形处理技术对二维曲线转戾点进行采样的数值计算方法,并对计算过程中的一些具体问题提出了针对性的解决方案,包括对奇异点和不同轴向曲线的处理方法。     

The numerical calculation of topological turning points

We introduce the definition of topological turning point of a function ?(x, λ): ?×?→?, then we propose a numerical method for calculating it. This new definition does not require any regularity for ? but its continuity; moreover, topological turning point coincides with turning point when ? is sufficiently smooth. The numerical method that we introduce has linear rate of convergence, and it is of secure convergence.     

基于中心区域基准点的指纹匹配算法

指纹匹配是自动指纹识别中的重要环节。首先介绍了指纹匹配中已有的一些方法和指纹匹配需要解决的问题,继而提出了一种基于中心区域基准点的指纹匹配算法,通过搜寻中心区域的细节点集合定位基准点对,以此计算旋转和平移参数,最后统计姿势矫正后的匹配点个数来实现两枚指纹的比对。实验结果表明,针对图像质量不同的两个指纹库,该算法能有效地抵抗图像噪声,准确定位基准点,达到较高的准确率。