指纹识别预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

指纹识别系统中的图像预处理技术

根据指纹的特点,提出了一套有效的指纹识别预处理算法.包括前背景分离、基于空域和频域的图像增强、方向滤波、二值化、细化以及细化去噪处理.由于常用算法在指纹处理中存在缺陷,本文改进了增强算法和细化算法.实验证明,经过本算法处理后,减少了指纹图像中的伪结点和原有特征的丢失,有利于指纹特征提取.     

指纹图像预处理算法的研究

指纹预处理算法是指纹识别的关键技术之一,包括指纹图像的分割、增强、二值化和细化等几部分。在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在分割、二值化和细化方面也作了讨论,并采用VC验证了算法的有效性。实验结果表明,这种预处理算法可以使指纹纹线变得清晰、连续、光滑,改善指纹图像的质量,提高指纹识别的可靠性。     

指纹识别预处理关键技术研究

在分析各种预处理方法并结合指纹图像特点的基础上,研究了指纹预处理的关键技术,提出了一种新的基于直方图均衡化和基于方向图特性的小波变换多尺度积的指纹图像预处理算法。实验结果表明,该算法在大大降低时间复杂度的同时,形成单像素连接的指纹二值图像,达到了增强、消噪、平滑、二值化、细化的目的,处理效果较好。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

指纹图像预处理算法

介绍并实现了一套完整的指纹图像预处理算法,包括指纹图像有效区域提取、方向图计算、方向滤波、二值化及后处理、细化等算法。实验结果表明该算法能有效地增强指纹图像,且具有较快的速度。     

指纹图像预处理算法

介绍并实现了一套完整的指纹图像预处理算法,包括指纹图像有效区域提取、方向图计算、方向滤波、二值化及后处理、细化等算法.实验结果表明该算法能有效地增强指纹图像,且具有较快的速度.     

指纹图像的预处理方法

预处理是指纹自动识别过程中的第一步,并直接影响着指纹自动识别系统的效果.结合指纹的结构信息对指纹图像进行处理,包括规格化、方向图滤波、二值化、细化等步骤.实验表明,这些算法能有效地解决指纹图像的预处理问题.     

基于信息熵的指纹图像二值化算法①

指纹图像的二值化处理是指纹图像预处理中的关键步骤,直接影响到指纹图像细化的质量和细节特征提取的准确性。在深入分析指纹图像信息熵的基础上,将信息熵引入到指纹图像二值化算法中,通过求取对应指纹图像区域的最大信息熵估计二值化阂值,并依据此阈值实现对指纹图像的二值化处理。实验结果表明,文中算法对噪声具有鲁棒性,能够有效实现对指纹图像的二值化,提高了细节特征提取结果的准确率。     

基于方向加权的指纹图像预处理方法

指纹图像的预处理一般包括增强、二值化、平滑和细化几个部分。本针对指纹图像方向性强的特点，构造了方向加权模板，在对献[4]提到的二值化方法做一定改进的基础之上提出了一套有效的预处理方法，实验结果证明，这套算法处理效果好，速度快，有较高的使用价值。     

一种改进的基于小波变换与PNN的指纹识别算法

通常的指纹识别算法因为预处理步骤过于复杂而明显地存在计算量过大、识别速度慢等缺点。本文提出了一种改进的基于小波变换和概率神经网络(PNN)的指纹识别算法,该方法直接从二值化指纹图像中提取细节特征进行比对,避免了复杂的预处理过程,减少了计算量,同时利用神经网络进行分类识别,有效提高了识别精度。并对受噪声污染严重的指纹图像亦能获得很好的识别效果,算法具有较强的鲁棒性。实验测试证明该方法在实际应用中效果较好。     

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。     

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。     

指纹图像预处理算法研究

在对现有指纹图像预处理算法进行大量分析和实验的基础上，提出了一套高质量的指纹图像预处理算法。利用基于傅立叶变换的频域处理方法对指纹图像进行增强和去噪；在二值化过程中采用动态阈值法，并充分考虑了像素的周边信息；在细化后进行了去伪操作。整套算法充分考虑了指纹图像本身固有特征，把全局特性与局部细节统筹安排。实验表明这是一套简单易行、高效的算法，可以很好的提高指纹图像的质量，为后继处理打下良好基础。     

基于改进CPN的指纹识别算法

通常的指纹识别算法因为预处理步骤过于复杂而明显地存在计算量过大、识别速度慢等缺点。提出一种基于小波变换和对传网络的指纹识别算法，直接从二值化指纹图像中提取指纹图象细节特征进行比对，避免了复杂的预处理过程，减少了工作量，加快了，计算速度。同时对对传神经网络进行改进，在竞争层使用软竞争替代传统的硬竞争，以便于分类识别，有效提高识别精度。实验表明该算法在实际应用中效果较好。对受噪声污染严重的指纹图像亦能获得很好的识别效果，算法具有较强的鲁棒性。     

基于深度优先搜索的快速指纹细化算法改进

对指纹图像的细化算法进行了较深入地研究,分析了两种常用细化算法--快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点.针对其中存在的迭代次数多、细化速度慢、图像局部细化不彻底等问题,提取了一种无回溯深度优先搜索的快速指纹细化算法.实验结果表明,该算法在保证对图像完全细化的同时,也具有较快的细化处理速度.