一种自适应块大小的指纹图像分割算法

指纹图像分割是影响指纹识别系统性能的关键步骤之一。为此,研究指纹图像频谱图和传统的基于块的指纹图像分割方法,由频谱图上能量分布情况得到平均指纹纹线距离,结合生物统计学原理把指纹图像分成互不重叠的矩形块,块大小根据平均指纹纹线距离在算法执行过程中自动确定。实验结果表明,该算法对不同分辨率及不同质量指纹图像的适应性都高于传统算法。     

一种新型自适应指纹图像增强算法

针对Gabor滤波器在处理低质量指纹图像时增强效果不佳的缺陷,提出一种基于方向域和频率域的新型自适应Gabor滤波增强算法。该算法改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,通过计算图像方向一致性和平均纹线频率两个参数来共同自适应地调节Gobor滤波器变换窗的大小。实验结果表明：对于低质量指纹图像,该算法大大提高了方向图准确性,而且自适应Gabor滤波器在处理不同类型的指纹时更具优越性。     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行.提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围.实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果.     

基于频域的指纹图像增强算法

介绍一种基于频域的指纹图像增强算法,提出了一种新的纹线方向场估计方法,并根据纹线频谱分布特点,将求取方向场仅限定在了一个较小的圆环区域内进行。提出了基于纹线频谱能量分布的指纹图像滤波算法,它通过计算块频谱图中纹线频谱能量分布范围的变化自适应地改变角度滤波器通带范围。实验对比结果表明,经该算法增强后的图像脊谷信息清晰,具有较好的纹线增强效果。     

一种指纹纹线距离估计算法

指纹图像的平均纹线距离是指纹纹理属性的一个重要特征.作为一个重要的参数,平均纹线距离的估计精度可能对分割、增强和分类结果造成严重影响.文中提出一种指纹图像平均纹线距离估计算法.通过使用傅立叶变换、熵和加权欧氏距离等方法实现对平均纹线距离的精确估计.为评价算法性能,提出使用人工数据集和典型指纹图像对算法进行测试的实验方案.实验结果表明,本文算法可以对指纹平均纹线距离实现精确估计.     

一种基于统计窗的纹线距离估计方法

纹线距离在自动指纹识别中有着广泛的应用 .但迄今为止 ,研究纹线距离估计的文献并不多见 ,且所述方法对质量较差的指纹图象的处理效果也不尽如人意 .为了对质量较差的指纹图象进行可靠的纹线距离估计 ,提出了一种基于统计窗的纹线距离估计方法 ,该方法是首先将指纹图象分成互不重叠的块 ,并为每块图象定义统计窗和基线 ,然后采用距离统计的方法来获取统计窗内的指纹纹线分布 ,进而估计每块图象的纹线距离 .部分典型图象的实验结果证明 ,该方法是有效的 .     

基于信息可用性评价的指纹图像质量增强算法

针对指纹图像可能出现模糊、指纹区域过小、奇异点位置过偏等问题,提出了一种基于信息可用性评价与频谱分析的指纹图像质量增强算法。对指纹图像进行信息可用性评价,对不合格的指纹图像提示进行重新采集;对合格图像进行傅里叶变换并求取其频率均值和方差,计算指纹频谱图上内环、外环、中环的频谱能量值与去除直流分量后的频谱总能量值之比,以此确定指纹的清晰程度。对需要进行质量增强的指纹,利用圆滤波器去除其高频与低频干扰,利用方向滤波器连接断纹并去除粘连。实验结果表明,该方法能准确判断指纹图像的可用性,有效地增强指纹图像质量,并因其只对低质量指纹进行增强,故能有效提高指纹自动识别速度及准确性和可靠性。     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

结合频谱扩散的指纹图像滤波增强

目的 指纹图像增强是自动指纹识别系统中的重要环节,是获取可靠的指纹细节特征的基础。为了弥补指纹图像的质量缺陷,实现对低质量指纹图像的有效增强,提出一种基于块质量评价和块频谱匹配滤波器的块频谱扩散指纹增强方法。方法 首先,基于块内点方向一致性参数,给出了块质量评价结果;然后,研究了复合窗口频谱扩散特性,完成了基于一次模糊K均值聚类、一阶自适应带宽的2维巴特沃斯带通滤波器和2维高斯窗的块频谱匹配滤波器设计;最后,依据块质量等级的高低,应用块频谱匹配滤波器对复合窗口的块频谱进行滤波增强。结果 选取FVC 2004指纹库中的大量指纹图像进行了实验,实验结果表明,该方法对高质量和低质量指纹图像均有良好的增强效果。结论 本文方法对指纹的脊线方向和频率等参数依赖较弱,拥有很强的容错能力。实验结果验证了该方法在指纹图像增强中的有效性,可适用于高质量和低质量的指纹图像增强。     

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.     

基于连续谱的纹线距离估计

在自动指纹识别中,图像增强是一个很重要的步骤。而目前大多数的增强算法,都以纹线距离和纹线方向作为参数设计算法。文章基于连续谱的纹线距离估计解决了原来谱分析法、统计窗法的不足,能够可靠准确快速地对纹线距离进行估计。     

基于二维主成分分析的指纹识别算法

提出一种基于指纹统计特性的识别算法。该算法根据奇异点的位置和方向,提取指纹图像的感兴趣区域(ROI),并使用二维主成分分析(2DPCA)的方法进行统计特征的提取和识别。在FVC2002指纹数据库上进行实验,结果表明：相对于PCA,该方法的计算速度更快。相对于传统的基于特征点的方法,该方法的实现更为简便。     

方向图在指纹识别系统中的应用

本文提出了一种用方向图法分割指纹图像的方法,并给出了提取指纹图像方向信息的有效方法,用低通滤波器对求得的方向进行平滑,对平滑后的指纹方向信息与预定方向逼近,使得求到的指纹方向信息更准确,更接近实际。实验结果表明,本文给出的方向图法能较好地分割指纹图像,所得方向图能准确地反映指纹纹线的走向。     

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。     

指纹方向信息校正方法

提出用滤波器对所求得的指纹图像块方向图进行平滑,并校正不准确的纹线方向计算结果。本文的方法校正后的滤波结果更接近于指纹原图,纹线的特征点更准确,图像更清晰。实验表明,本文提出的方法能较好地校正所求的指纹图像块方向,且校正后的方向更接近指纹图像的实际,是一种准确可行的指纹方向图像校正方法。     

指纹图像预处理的研究

对一种基于Gabor滤波的指纹图像增强方法进行讨论并加以实现。由于局部指纹纹线脊谷交错,近似平面正弦波,其傅立叶频谱具有明显的峰值,且峰值的方向和位置取决于纹线的方向和频率,因此采用具有良好方向和频率选择特性的Gabor滤波器可以实现较好的增强效果。在这种指纹图像增强方法中,关键是如何准确地计算指纹纹线方向和纹线频率。详细介绍指纹图像的预处理方法包括指纹图像的分割和增强,并给出增强算法的流程及实验结果。     

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。     

Fingerprint orientation field estimation using ridge projection

Orientation field plays an important role in fingerprint recognition system. This paper proposes a method for estimating four-direction orientation field. It consists of four steps: (i) preprocessing fingerprint image, (ii) determining the primary ridge of fingerprint block using neuron pulses of pulse coupled neural network (PCNN), (iii) estimating block direction by projective distance variance of such a ridge, instead of a full block and (iv) correcting the estimated orientation field. Experiments on the databases of FVC2004 show that the proposed method achieves good estimation accuracy with low computational time expense. In particular, this method shows good robustness to noise, and it can be integrated into a fingerprint recognition system to improve the performance.     

一种改进的指纹纹理匹配算法

目前的中心点定位方法对发生旋转的指纹图像处理效果不佳,针对这一缺陷,结合指纹脊线方向特性和结构特性,提出了一种新的基于指纹方向图的中心点定位方法。在此基础上,改进了文献[1]中的指纹编码方法。实验表明该文提出的方法对旋转的指纹图像具有很强的鲁棒性,匹配精确度比原来的方法有一定的改进。