基于指纹图像特征的数据隐藏

提出一种基于指纹图像特征采用直方图对进行数据隐藏的方法,将其用于基于指纹识别和易碎数字水印的银行养老金发放系统。通过分析指纹图像的特征,发现指纹图像直方图在0和255像素有极大值,且和其相近值有极大的落差,采用直方图对方法先压缩0和255邻近值,再嵌入在0和255位置,实验获得较高的峰值信噪比和较高的嵌入量(>5000比特)。     

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。     

基于差分直方图的LSB图像隐藏信息盲检测技术的研究

提出了一种基于差分直方图的LSB图像隐藏信息盲检测技术.该算法的基本思想是在分析和提取图像差分直方图统计特征的基础上,采用随机假设检验方法检测隐藏信息嵌入概率,从而实现图像隐藏信息的盲检测.仿真实验结果表明,该算法在提高检测速度的同时,能有效降低盲检测的虚警率和误报率.     

一种求取指纹图像方向的方法

指纹识别日益成为一种有效的身份识别的手段。在对指纹图像进行处理的过程中，指纹方向信息的求取是一项关键技术，它对指纹图像的预处理和后处理都有重要的影响。该文提出了一种指纹图像方向求取方法。实验证明了该方法快速、有效。     

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．     

基于差值直方图的简单高效可逆信息隐藏方法

提出一种基于图像相邻像素差值直方图的可逆信息隐藏方法,运用该方法同时提高了信息嵌入容量和嵌入信息后的图像质量。首先对原始图像进行分块、扫描并求取差值直方图,然后在分块图像的差值直方图中选取最高的两个峰值点并向两个方向移位来产生空缺用于信息嵌入。算法充分利用了自然图像的相邻相似特性,同时提高了基于直方图的信息隐藏方案的峰值点数目和峰值点高度,从而大大提高信息嵌入容量。此外,算法在信息嵌入前对待嵌入信息的预处理使得在嵌入同样容量的信息时,对载体图像的影响更小,具有更好的嵌入后图像质量。     

Matlab GUI在低质量指纹图像增强中的应用

低质量指纹通常被定义为模糊、高噪声、低对比度等情况下的指纹.利用人体固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的指纹识别技术中,图像增强技术是其中一个非常重要的步骤.低质量指纹图像增强效果直接影响低质量指纹图像的识别效果.文中在简介指纹识别过程的基础上,以一种典型的低质量指纹图像增强算法-Gabor滤波增强算法为例,重点阐述了Matlab GUI设计的一般步骤及其在低质量指纹图像增强中的具体实现.对用户开发Matlab GUI应用程序和利用GUI处理图像等相关问题都有一定的借鉴意义.     

基于自适应稀疏变换的指纹图像压缩

随着指纹识别技术的广泛应用,大量指纹图像需要被收集和存储.在指纹识别系统中,对于大容量的指纹数据库,指纹图像必须经过压缩后存储以减少存储空间,本文提出了基于自适应稀疏变换的指纹图像压缩算法.该算法在离线状态下提取指纹图像特征训练超完备字典;在编码过程中,首先利用差分预测编码和稀疏变换将待压缩指纹图像转换到稀疏域,然后对直流系数和稀疏表达系数进行量化和熵编码,从而实现图像信息的压缩.实验表明,在中低码率段,本文算法相比于JPEG、JPEG2000和WSQ等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能;在相同码率时,本文算法生成的压缩图像的主观视觉效果更好,指纹识别率更高.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

由于指纹的唯一性和不变性,指纹识别已成为当前最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一.指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等几个步骤.其中图像预处理中的图像增强是最为关键的环节,直接影响特征提取与特征匹配.提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像增强算法.阐述了Gabor滤波器的定义及其在指纹图像增强中的应用.对指纹图像方向图提取方法和频率计算方法作了改进尝试.实践表明,该方法是有效的、实用的.     

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HOG特征与子区域模糊融合的人耳识别研究

作为一种新兴的生物特征识别技术,人耳识别具有其自身独特优势.利用局部特征信息,研究一类新型的基于梯度方向直方图的人耳身份识别方法,提出一种基于梯度方向直方图与子区域模糊融合相结合的人耳识别方案.将人耳图像划分为不同子区域,分别提取各子区域梯度方向直方图特征,引入模糊隶属度匹配融合策略,获取最终的分类结果.与多种方法的对比实验表明,基于梯度方向直方图的特征提取方法具有高识别性能,针对USTB人耳图像库3的测试实验,可达到99.75％的识别率.     

基于LDP特征和贝叶斯模型的人脸识别

针对现有的局部方向模式LDP(Local Directional Pattern)方法仅利用了图像自身的LDP特征的问题,提出将LDP特征直方图与贝叶斯(Bayes)模型相结合的方法,从而有效使用人脸图像的先验信息,以提高人脸的识别率。第一步,在相互独立的训练集上,学习同类样本图像和异类样本图像的LDP直方图特征相似度的先验信息,并估计类条件概率密度函数(同类样本与异类样本分别进行计算);第二步,利用人脸图像的LDP直方图来比较该图像是否为某一类型图像的概率数值大小;第三步,使用贝叶斯规则进行分类。仿真结果证明,在ORL库与Yale库上,与传统PCA,LBP和LDP算法相比,所提方法得到的人脸识别率均有显著提升。     

基于证据理论融合多特征的物体识别算法

为了提高物体的识别正确率,提出一种基于证据理论融合多特征的物体识别算法。提取物体图像的颜色直方图和尺度不变特征,采用极限学习机建立相应的图像分类器,根据单一特征的识别结果构建概率分配函数,并采用证据理论对单一特征识别结果进行融合,得出物体的最终识别结果,采用多个图像数据库对算法有效性进行测试。测试结果表明,该算法不仅提高了物体的识别率,而且加快了物体识别的速度,具有一定的实际应用价值。     

改进的MSF-VQ人脸特征提取方法

MSF-VQ是一种用于人脸识别的图像特征.它先使用预先确定的码书计算出图片的向量量化直方图特征,再通过马尔科夫稳态特征对直方图进行扩展,从而得到MSF-VQ特征.MSF-VQ特征在人脸识别中表现出较高的识别准确率.但是它在码书的确定和空间信息表达上仍有一些不足之处.针对这两个方面,本文提出了一种改进的方法.首先根据人脸数据集来计算码书,从而提高向量量化直方图对人脸的分辨能力,然后通过结合多个方向上采样的MSF特征,增加MSF-VQ特征包含的空间位置信息.实验结果表明,改进的MSF-VQ方法具有更高的人脸识别准确率.     

基于视觉的实时手势识别及其在演示控制中的应用

研究基于计算机视觉的实时动态手势识别技术,并利用OpenCV计算机视觉库在VS2010平台上设计一个基于该技术在多媒体教学中PPT演示控制方面的应用。首先,利用背景差分法进行手势检测,在背景更新的基础上,通过背景差分图和颜色直方图的反投影图来检测运动手势区域,可以达到较为满意的实时运动手势检测效果;其次,采用基于颜色直方图的粒子跟踪算法进行手势跟踪,基本能满足跟踪的实时性;最后,在手势识别阶段,采用基于Hu不变矩的轮廓匹配算法,得到较好的手势识别效果;使用六种手势,来实现演示文稿中的控制应用。     

基于灰度直方图的运动目标特征检测算法

为提高运动目标的检测效果和指导性，提出一种基于灰度直方图分析的运动目标特征检测算法。采用视觉成像技术进行运动目标图像采集和视觉特征分析，提取运动目标的动态视觉特征量。根据运动目标边缘差分变换和空间位置关系进行运动图像的特征分离，提取运动目标图像的边缘轮廓特征量。采用统计形状模型进行运动目标图像的二值化分离，构建运动目标图像的灰度直方图。根据灰度直方图中的统计信息进行目标特征检测和动态特征提取，实现运动目标图像的视觉检测和动态识别，有效提取运动目标的关键特征，实现目标特征检测。仿真结果表明，采用该方法进行运动目标图像的特征检测性能较好，对运动目标的动态识别能力较强。     

HOG和多流形判别分析相融合的人脸识别

为了提高人脸的识别率,提出一种方向梯度直方图和多流形判别分析相融合的人脸识别算法。将一幅图像划分为多个子块图像块,并采用方向梯度直方图算法对每一个小块进行处理;采用多流形判别分析提取特征,并采用最小二乘支持向量机建立分类器对人脸进行分类和识别;在Yale和AR人脸库进行仿真实验。实验结果表明,相对于传统人脸别算法,该算法不仅提高了人脸识别率和识别速度,并且对光照和姿态变化具有较强的鲁棒性。     

基于2D-FFT的掌静脉图像Gabor滤波快速增强法

手掌静脉纹识别技术作为新一代高精度的生物特征识别技术,被广泛用于个人身份鉴定领域.有效提取手掌静脉特征对于手掌静脉分类至关重要.然而,由于采集到的手掌静脉图像的质量较差,必须在识别前对手掌静脉图像进行增强.使用二维离散快速傅里叶变换（2D-FFT）代替传统空域卷积滤波,实现Gabor滤波器与原图像的频域卷积滤波.实验结果显示,本文提出的增强方法,相比较传统的自适应直方图均衡化和Retinex算法具有更佳的增强效果,相比于传统Gabor空域卷积滤波具有更低的计算复杂度,更适用于实时系统.     

Reversible data hiding scheme with edge-direction predictor and modulo operation

Since the first histogram shifting technique was proposed by Ni et al., many histogram based data hiding methods were proposed to improve their scheme. One of the methods is using difference value between cover image and prediction image. Another method is using two point pairs and absolute value for improving Ni et al.’s scheme. In this paper, novel reversible data hiding scheme with edge-direction predictor and modulo operation was proposed for improving histogram shifting technique with 3 cases. We considered as much as possible around pixels by using edge-direction predictor with odd and even line embedding Also, we utilize two point pairs and absolute value at the same time by using modulo operation with wrap around. In the experimental results, the proposed scheme shown a good quality image result about 48dB as similar as other schemes and enhanced hiding capacity over 50 % than other schemes.     

直方图均衡技术综述

直方图均衡是一种简单而有效的图像增强技术,在医学图像处理、计算机视觉、遥感影像等领域都有重要作用,从均衡时选取的区域情况分为全局和局部直方图均衡方法;从均衡时选取的像素值域可以分为传统直方图均衡、双直方图均衡和递归分解的直方图均衡,甚至多直方图均衡;从均衡对象可以分为空域的直方图均衡和结合频域滤波的直方图均衡;从均衡图像的通道数可以分为灰度图像直方图均衡和彩色图像直方图均衡．本文对以上涉及的直方图均衡技术进行了较为系统的综述,对衡量直方图均衡效果的评价指标进行了说明,展望了直方图均衡技术进一步研究方向．