指纹图像预处理与特征提取

指纹图像预处理与特征提取是指纹识别的前提。提出一套基于方向滤波与模糊数学方法的指纹图像预处理算法，并给出了指纹特征提取及其后处理算法。指纹图像预处理首先求出指纹的方向场，然后根据方向场进行滤波，最后用模糊数学方法得到二值化图像。指纹特征提取则先从细化指纹图中得到特征点，并依据伪特征点的脊线与角度特征剔除伪特征点。     

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...     

基于滤波和融合的指纹图像增强算法

指纹图像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都具有重要的意义.大部分的指纹图像增强算法都需计算指纹图像的纹线局部方向,本文给出了一种指纹图像增强的新方法,该方法不计算指纹图像局部区域内的方向,而将指纹图像按8个不同方向滤波,得到8幅滤波后的图像,再利用小波变换对8幅图像进行融合得到增强后的图像.实验表明,该算法有效的提高了指纹图像的质量.     

一种基于机器学习的指纹纹路方向计算方法

纹路方向是指纹图像的基本特征,而方向计算是指纹识别的基础,特征提取和匹配的过程中都需要用到方向.目前大多数纹路方向计算方法都是基于像素之间的灰度关系的.提出了一种用神经网络学习纹路方向的方法.对于正确的纹路方向,该网络的响应值较大;对于错误的纹路方向,该网络的响应值较小.计算指纹图像的方向场时,对于每个纹路图像块,计算网络在各个方向上的响应值,基于每个图像块在每个方向上的响应值可以计算出整个图像的方向场.该方法比现有方法更能正确地计算指纹图像方向场.     

低质量指纹图像方向场提取

指纹方向场提取是自动指纹识别系统中的重要环节,是解决自动指纹识别中的某些关键技术的基础.提出一种通过线性投影分析和在sin域中用加权低阶2维勒让德多项式拟合提取指纹方向场的方法;能够解决大噪声低质量指纹图像方向场难以准确提取的问题;在FVC 2000指纹数据库中的大量实验结果表明,与已有基于梯度的指纹方向场估计算法相比,本文方法有更好的提取精度和鲁棒性,对于大噪声的低质量指纹图像能给出很好的方向场估计.     

低质量指纹图像方向场提取方法

指纹方向场提取是自动指纹识别系统中的重要环节,是解决自动指纹识别中的某些关键技术的基础。提出了一种通过线性投影分析和在sin域中用加权低阶二维勒让德多项式拟合提取指纹方向场的方法;解决了大噪声低质量指纹图像方向场难以准确提取的问题;在FVC 2000指纹数据库中的大量实验表明,与已有基于梯度的指纹方向场估计算法相比,该方法有更好的提取精度和鲁棒性,对于大噪声的低质量指纹图像能给出很好的方向场估计。     

指纹认证图像预处理研究

在介绍指纹识别的优点和指纹图像预处理算法流程的基础上,通过建立指纹图像场的数学模型来分析指纹图像,论述了采用智能二值化领域分析法来实现指纹图像的二值化处理,给出了指纹图像相关分析和处理的原理、方法和结果。     

基于方向图的动态阀值指纹信息提取识别研究

研究了指纹身份信息识别优化问题。由于在进行指纹识别时,指纹图像容易被噪声干扰,针对传统的指纹识别算法由于噪声的干扰,影响了指纹特征提取准确度。为了有效的解决上述问题,提出了一种新的方向图动态阈值指纹身份特征提取识别算法。首先分析指纹图像中存在的各类噪声的拓扑结构,然后对指纹图像预滤波处理,采用新的方向图动态阈值图像滤波和指纹图像二值化处理,最后得到二值化细化处理后的指纹图像。仿真结果表明,改进算法是一种有效的滤除指纹细节伪特征点的方法,可以有效的提高指纹信息提取识别的准确度。     

一种新的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别的重要步骤。对指纹特征和传统指纹分割方法进行了研究,提出了一种新的指纹图像分割算法。先对指纹图像进行裁剪,如果指纹图像对比度较低,则对图像进行均衡化处理;然后对图像进行顶帽变换,补偿不均匀的背景亮度;最后用迭代自组织分析算法(ISODATA聚类)对图像进行分块分割和形态学图像处理。对国际指纹识别竞赛(FVC)数据库不同质量的指纹进行了测试,实验结果表明,此算法对不同质量的指纹是有效的,效果好于传统指纹分割方法。     

基于粒子群算法与方向图法的指纹图像分割

指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及．而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能．本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法．实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果．     

一种基于多级分割的指纹奇异点检测新方法

针对指纹图像奇异点检测中奇异点精确定位和可靠判断的难题，提出了一种基于多级分块尺寸的指纹奇异点检测新方法。首先，对于一枚指纹图像，在不同的分块尺寸下分别采用平滑和不平滑的方法进行指纹方向场的估计。然后，根据估计的指纹方向场信息进行指纹奇异点检测。接着，利用不同情况下检测的指纹奇异点位置相互关联的特性，进行指纹奇异点的精确定位、可靠判断。最后，在具有2500枚指纹的NJU 2000指纹数据库上的实验结果验证了该方法的有效性。     

Modelling fingerprint ridge orientation using Legendre polynomials

The estimation of fingerprint ridge orientation is an essential step in every automatic fingerprint verification system. The importance of ridge orientation can be deflected from the fact that it is inevitably used for detecting, describing and matching fingerprint features such as minutiae and singular points. In this paper we propose a novel method for fingerprint ridge orientation modelling using Legendre polynomials. One of the main problems it addresses is smoothing orientation data while preserving details in high curvature areas, especially singular points. We show that singular points, which result in a discontinuous orientation field, can be modelled by the zero-poles of Legendre polynomials. The models parameters are obtained in a two staged optimization procedure. Another advantage of the proposed method is a very compact representation of the orientation field, using only 56 coefficients. We have carried out extensive experiments using a state-of-the-art fingerprint matcher and a singular point detector. Moreover, we compared the proposed method with other state-of-the-art fingerprint orientation estimation algorithms. We can report significant improvements in both singular point detection and matching rates.     

一种基于梯度的健壮的指纹方向场估计算法

作为指纹的全局特征,指纹方向场在自动指纹识别系统中发挥了非常重要的作用.提出了一种基于梯度的健壮的指纹方向场估计算法,新算法首先归一化点梯度向量并计算块梯度向量及相应的块一致性;然后估计噪声区域;最后采用基于迭代的方法,重新估计所有块梯度向量并将梯度向量场转化为方向场.实验结果表明,与已有基于梯度的指纹方向场估计算法相比,新算法具有更高的准确性及抗噪性能,并能较好地估计大块噪声内的方向场,是一种较为健壮的指纹方向场估计算法.     

一种复合指纹核心点定位算法

准确、可靠地定位指纹核心点对指纹的分类和匹配具有重要意义。该文分析了一种传统的基于方向场特征的核心点定位算法，并针对传统算法不能准确定位的局限性，提出了一种新的复合指纹核心点定位算法，将改进的方向场估计法和多级滤波器技术相结合，实现核心点的准确定位。实验结果表明，该算法能有效实现指纹核心点的定位，并具有较好的鲁棒性。     

基于投影信号谱分析的指纹纹线间距估计方法

准确估计指纹纹线间距对指纹图像分割、增强及指纹细节特征提取具有重要意义。针对现有纹线间距估计方法存在的不足,提出了一种基于纹线方向投影信号谱分析的指纹纹线间距估计方法。该方法首先对指纹块方向图进行选择性平滑以滤除噪声干扰,然后计算方向投影信号的傅立叶变换能量谱,并通过谱分析提取信号基频,以此估计出纹线间距。实验结果表明,与现有的一些典型方法相比,该文方法对于纹线间距的估计更为准确、可靠。     

一种改进的指纹纹线方向场的计算方法

本文提出了一种改进的指纹纹线方向场计算方法，其中重点分析了奇异点模型中旋转角度的估计方法，并在复数域内简化了纹线方向场的优化计算．实验结果显示该方法充分利用了指纹纹线方向在全局上的渐变性和在奇异点附近的独特性，可以有效降低指纹图像中局部噪声的影响，提高指纹纹线方向场的计算精度，改进指纹图像的增强效果．     

一种用于指纹方向场估计的网格插值模型

指纹方向场的估计是指纹识别预处理算法中的重要环节,对算法识别效率起到关键作用。本文提出了一种网格插值模型,该模型以指纹奇异点为中心,将指纹平面做网格划分,利用插值算法建立了方向场与指纹奇异点之间的非线性关系。模型中利用了指纹的全局信息来调整网格点的值,使得它与传统的基于局部信息的方向场算法有本质的区别。在FVC2002 和FVC2004 指纹数据库上的实验结果表明,该模型比传统算法具有更高的准确性和鲁棒性,同时对于低质量的指纹图像,仍然能够给出很好的方向场估计。     

基于奇异点的字典模型指纹方向场去噪方法*

方向场估计是指纹识别过程中非常重要的步骤。传统方法如基于梯度的方法等在处理潜指纹图像时很容易受噪音干扰,而最近提出的基于字典模型的方法无法解决“真词错误”的问题。针对上述问题,本文提出一种融合了零极点模型的字典模型的指纹方向场去噪方法,即将指纹方向场看做是零极点控制的方向场和平滑的残差方向场相叠加的结果,通过首先用零极点模型生成正确的零极点控制的方向场,然后用字典模型修正残差方向场方向场,最后将零极点模型生成的方向场与去噪后的残差方向场融合形成重建方向场,通过基于奇异点的字典模型,我们解决了“真词错误”的问题。为了验证算法的有效性,在NIST SD27潜指纹图像数据库上进行了实验。实验结果表明：对于潜指纹,本文算法能获得比字典模型更精确的方向场,继而可以更好地增强潜指纹图像,并在后续的匹配实验中取得更好的结果。