基于指纹膜与航迹推算的井下人员定位系统

针对RSSI指纹膜定位方法受矿井环境影响较大,而基于航迹推算的定位方法易形成误差累积的问题,设计了基于指纹膜与航迹推算的井下人员定位系统。该系统周期性采集人员的位置信息与运动姿态信息,利用K近邻和峰值检测方法求解指纹定位结果和航迹推算结果,并对定位结果进行加权融合得到目标位置。测试结果表明,该系统明显提高了定位精度和稳定性,对煤矿巷道复杂环境具有较强的适应能力。     

基于指纹生物特征识别的新型防伪系统设计

针对防伪识别中识别效率和准确率低等问题,研究了指纹生物特征在标签防伪领域中的应用,提出了基于TI DSP芯片TMS320 C5515为核心的标签防伪系统设计方案,完成了由指纹模板录入、防伪标签生成、防伪标签检测、检测结果显示等指纹标签防伪检测系统的硬件与软件设计,实现对防伪标签的制作与智能化识别检测.实验结果表明,指纹录入与标签指纹采集匹配正确率达到97％以上,融合了特种油墨的指纹标签能实现标签的防伪检测,识别产品真伪,防止标签复制.指纹生物特征识别的新型防伪系统简单易用、识别率高,可提高产品防伪识别的准确性和效率.     

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。     

YA222指纹门禁系统简介

YA222是粤安现代安全最新推出的指纹门禁系统,主要由指纹处理器和锁控器组成。它是一款既可以独立使用,也可以联网使用的门禁系统,通过验证相关人员的指纹管理出入,既可以用于控制门锁,也可提供考勤原始记录。 YA222型指纹门禁系统具有单人单个手指开锁,单人多个手指开锁,多人多个手指关联开锁,还具备门铃、示警指     

教育招生考试中指纹识别身份认证系统的设计和实现

针对现今各类教育考试中替考等作弊问题,提出将指纹识别技术应用到考试管理上,利用考生的指纹特征值来判别其真实身份,设计出基于指纹采集与校验的考试管理系统体系结构,并解决在研究的过程中所遇到的关键问题,最后对整个系统进行了实验研究,验证了该系统的可行性。     

基于免疫原理的非法系统调用的检测*

入侵检测系统依赖于大量的数据检测以区别合法和非法的行为.通过检测操作系统内核的系统调用序列,应用免疫原理中的否定选择算法,以区分合法与非法的系统调用.实验验证了该方法的可行性和有效性.     

指纹图像采集及真伪鉴别技术研究

利用非接触指纹图像采集与生物电真伪指纹鉴别相结合的指纹图像获取技术,不仅解决了全反射方法中存在的残留指纹、手指的压感、旋转、采集头的灰尘对图像质量产生影响等问题,还解决了利用人造指纹等假指纹、截取他人手指等死指纹进行违法犯罪活动而无法有效鉴别等问题.实验结果表明,该方法采集图像清晰,并且可根据实际要求的严格程度,调节系统的拒判率和误判率,可广泛应用于刑侦、金融等对安全有较高要求的领域.     

一种合谋安全的数据库指纹编码与盗版追踪算法

在将数据库作为软件产品发行的应用场合,需要有相应的安全机制对叛逆用户的盗版行为进行约束.本文提出了一种基于数字指纹的关系数据库盗版追踪解决方案.以混沌二值序列将版权水印与用户指纹组合而成数据库指纹,在密钥的控制下嵌入数据库.基于混沌二值序列的随机性进行指纹提取与叛逆追踪.方案具有较高的合谋安全性,同时降低了指纹检测与叛逆追踪的运算复杂度.文中描述了数据库指纹编码与嵌入、指纹检测与提取算法,分析了算法的鲁棒性与叛逆追踪能力,并进行了实验验证.     

基于VFW的滚动按捺指纹拼接系统的设计

提出了一个基于VFW的滚动按捺指纹拼接系统的实现方案,通过自适应背景减除法实现了手指按下及抬起的自动检测,改进的序贯相似性检测法（SSDA）实现了指纹图像的配准。试验结果表明所述指纹采集方法优于平面按捺采集,对外界光照的变化、图像噪声具有很好的鲁棒性,在实验室的指纹建库中得到了很好的应用,有一定的实用价值。     

基于光纤锥成像的光电指纹采集方法研究

为了提取更精确的指纹图像,在分析指纹提取技术的基础上研究和设计了一种基于新型光纤锥与电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)耦合技术的光电式指纹采集方法与系统.该系统根据手指透光特性和光纤锥的传光原理给出了光源布局及光强分析,分析了该系统的硬件组成原理,给出了实验结果,并分别与非接触式和接触式光电指纹采集方法进行了对比.该指纹采集系统具有体积小、快速采集、分辨率高、可靠性强等优点.     

基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.     

指纹特征规模研究

自动指纹识别系统是通过对指纹的特征(节点)进行匹配对比来实现识别认证的,识别的效果主要取决于指纹输入设备、特征提取和匹配算法.为了研究指纹输入设备和特征提取算法对识别精度的影响,在已知指纹特征位置分布的情况下,建立了指纹特征匹配的数学模型,通过计算两枚指纹匹配的概率,引入了指纹特征规模的概念,它是对指纹输入设备和特征提取算法的一个综合评价.最终得到结论:若节点匹配的数目不变,可以通过降低指纹的特征规模,来提高识别精度;若系统的特征规模不变,可以通过增加节点匹配的数目,来提高系统识别精度.     

基于遗传算法的指纹图匹配算法及应用

自动指纹识别系统因其在身份确认方面所具有的方便、快速、准确等特点而得到了广泛的研究 .该文利用分层匹配的思想 ,提出了一种根据指纹细节点结构特征进行初匹配的算法 ,并将遗传算法应用于更高层次的点模式匹配问题中 .该方法在自动指纹识别应用中取得了较好的结果.     

基于宏观曲率的指纹特征提取和分类

特征提取是在自动指纹识别系统中重要的一步。为了有效地利用大量的指纹弯曲信息对指纹进行描述，提出了一种新算法。该算法通过综合邻近几条指纹脊线的信息，求出了一种能反映指纹宏观弯曲规律，并对单条指纹曲线的不规则不敏感的特征。随后提出了一种基于这些特征的指纹分类方法，实验结果表明，该算法提取出的特征清楚的描述了 纹脊线的弯曲规律，同时对噪声不敏感，可作为指纹识别的辅助特征。新的分类方法可以减少指纹匹配的搜索空间。     

基于AES2510的指纹采集系统的设计与实现

介绍了一种新型线阵直擦式指纹传感器芯片AES2510的结构特点、性能及其工作原理,设计并实现了基于AES2510和处理器芯片TMS320VC5416的指纹图像采集系统。该系统具有自动指纹检测、功耗低、成本低、体积小、寿命长、自适应能力强等特点。采用不同的参数进行了系统实验,结果表明:该系统采集的指纹图像具有纹理清晰、噪声低、图像有效面积大等优点,可以满足指纹识别系统的需要。     

指纹图像质量评估的研究与应用

指纹图像质量评估是自动指纹识别系统(AFIS)中重要的一个环节。指纹采集仪采集的指纹图像质量对预处理及指纹识别的效率有很大的影响。分析了现有的指纹采集细则,对有效面积、灰度变换、干湿、位置偏移等方面对指纹图像质量的影响进行了深入的探讨,并提出一种改进的基于边缘细节点信息的指纹图像质量评估方法,对采集到的指纹图像进行质量评测,为图像的预处理提供质量较高的指纹图像。实验证明,该方法对不合格的指纹图像有较好的过滤效果,有利于提高整个系统的效率。     

基于频谱能量的指纹分类

指纹分类是自动指纹识别系统中的关键技术,但目前的算法对低质量的指纹图像的分类还存在较大的误差.为了能够对低质量的指纹图像进行准确分类,提出了一种基于频谱能量的指纹分类,首先对分块的指纹图像进行傅立叶变换,然后根据频谱图中能量的分布特点得到指纹图像的方向图,提取core点周围的指纹图像的方向向量作为该指纹图像的特征向量.最后使用K近邻分类器和最小距离分类器对输入指纹进行分类.在NIST-4指纹数据库上的实验结果表明了算法的有效性,分类正确率达到94.1%,且算法速度比同类算法有较大的提高.     

指纹图像的预处理算法

提出了一套完整的基于方向特性的指纹预处理算法，包括前景/背景提取、平滑、二值化、二值滤波、细化五部分。这套算法能很好地保护图像的细节和边界，成功减少了原特征的丢失和伪特征的增加，为可靠、准确、快速地实现指纹识别提供了一种可行的方法。     

指纹图像质量的自动评价方法

指纹图像质量的自动评价是指纹识别系统中的关键步骤。该文从指纹识别实际应用的需要出发，提出了一种指纹图像质量的自动评价方法。该方法从指纹采集的有效区域、指纹按压的位置、图像的灰度变化、方向一致性及脊线纹理清晰程度等方面综合评价指纹图像，在指纹登录过程中对图像质量不好的情况给用户有效的提示，以便重新获得更高质量的图像；对指纹局部区域的质量等级进行标注，提高指纹特征匹配的可靠性。实验结果表明这种方法能够对不同质量的指纹图像进行有效的评价，提高了自动指纹识别系统的准确性和可靠性。