在图像处理中对指纹识别的研究

该文从介绍指纹识别技术的原理和指纹识别算法入手,将指纹识别中分类和匹配过程相结合,提出了一种包含奇异点周边的方向场和细节点等特征的奇异点邻近结构。该结构利用奇异点周边识别信息集中的特点,大大减少了匹配的计算量,并能够同时作为指纹分类和比对的特征,直接应用于指纹的连续分类和快速匹配过程,实现对大容量指纹数据库的快速识别。该算法在保证自动识别指纹系统的识别准确性的同时,还使得指纹在线识别系统的1：N辨别速度有明显的提高。     

在图像处理中对指纹识别的研究

该文从介绍指纹识别技术的原理和指纹识别算法入手,将指纹识别中分类和匹配过程相结合,提出了一种包含奇异点周边的方向场和细节点等特征的奇异点邻近结构。该结构利用奇异点周边识别信息集中的特点,大大减少了匹配的计算量,并能够同时作为指纹分类和比对的特征,直接应用于指纹的连续分类和快速匹配过程,实现对大容量指纹数据库的快速识别。该算法在保证自动识别指纹系统的识别准确性的同时,还使得指纹在线识别系统的1:N辨别速度有明显的提高。     

基于Matlab的指纹识别系统的研究与实现

提出了一种基于Matlab的指纹识别方法,改进了传统指纹识别方法中的不足。在经过简单预处理后实现的指纹识别系统的基础上．强调预处理算法与Gabor滤波器为基础的算法相结合,得到了基于Matlab的速度快,识别率高的指纹识别系统。它以人机界面形式实现指纹的识别与匹配,同时还开发了指纹数据库的程序和界面,能添加和清除指纹数据,简单易用,方便准确。     

指纹识别技术浅谈

生物识别技术可以包含人脸、指纹、虹膜等人体各种器官和声音、笔迹等行为模式方面的识别。其中,指纹具有惟一性、终生不变性、易携带、不会丢失、不会遗忘、不会被盗用等强有力的特性。指纹识别以其独特的优势成为目前人体生物特征识别技术市场上市场占有率最高的方式之一,这种识别方式也是目前生物识别技术中发展最成熟的。本文对中国指纹识别技术进行了概述,并介绍了指纹识别技术。     

基于Matlab的指纹识别系统的研究与实现

提出了一种基于Matlab的指纹识别方法,改进了传统指纹识别方法中的不足。在经过简单预处理后实现的指纹识别系统的基础上,强调预处理算法与Gabor滤波器为基础的算法相结合,得到了基于Matlab的速度快,识别率高的指纹识别系统。它以人机界面形式实现指纹的识别与匹配,同时还开发了指纹数据库的程序和界面,能添加和清除指纹数据,简单易用,方便准确。     

生物特征识别技术之指纹识别

每个人包括指纹在内的皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,呈现惟一性且终生不变。据此,我们就可以把一个人同他的指纹对应起来,通过将他的指纹和预先保存的指纹数据进行比较,就可以验证它的真实身份,这就是指纹识别技术。指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定,得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究,已经开始走入我们的日常生活,成为目前生物检测学中研究最深入,应用最广泛,发展最成熟的技术。指纹识别算法与人工处理不同,一般的生物识别技术公司并不直接存储指纹的图像,而是使用…     

蚁群算法在指纹增强中的应用

自动的指纹识别系统是基于生物特征的身份识别技术的重要组成部分。指纹增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,为指纹细节的提取和匹配奠定可靠的基础。依据蚁群算法的聚类特性,提出了一种基于蚁群算法的指纹增强方法,提高了指纹图像的质量。     

基于图像匹配的指纹识别

研究的是一种基于图像匹配的指纹识别方法，指纹图像在经过细化过程后通过快速傅立叶变换得到相关系数，从而能得到识别。该技术能直接应用于未经预处理的灰度指纹图像上。基于图像匹配的相关系数方法比基于节点匹配的方法能更高效地发现输入的指纹图像和存储的登记模板间的一致性，它有在外部条件较弱的情形下进行指纹识别的健壮性。该文提出了一种自动识别系统的设计和模型应用。实践中，项目达到的高匹配率表明，一个有效的小规模指纹识别系统是可行的。     

指纹识别技术浅谈

生物识别技术可以包含人脸、指纹、虹膜等人体各种器官和声音、笔迹等行为模式方面的识别.其中,指纹具有惟一性、终生不变性、易携带、不会丢失、不会遗忘、不会被盗用等强有力的特性.指纹识别以其独特的优势成为目前人体生物特征识别技术市场上市场占有率最高的方式之一,这种识别方式也是目前生物识别技术中发展最成熟的.本文对中国指纹识别技术进行了概述,并介绍了指纹识别技术.     

自动指纹识别技术的发展与应用

自动指纹识别相比于其他生物特征的识别如虹膜识别及语音识别有其特别的优点,它被认为是未来生物特征识别技术的主要发展趋势,被称为是一种理想的身份识别技术,具有广泛的应用前景,这一切得益于它很高的可行性和实用性。本文首先分析了自动指纹识别技术研究现状,其次,阐述了自动指纹识别技术的特点。同时,指出自动指纹识别技术的发展方向为非接触式真皮层指纹采集和多种生物识别技术的融合,具有一定的参考价值。     

虹膜识别 数码产品的下一站热点技术？

对于我们来说，指纹识别早就不是什么陌生的名词。至今为止，我们已经在很多设备上看到过它，比如指纹门禁机、笔记本电脑的指纹解锁甚至包括最近大热BgiPhone5s指纹识别设备。实际上，除了指纹识别外，相信你一定听说过虹膜识别技术，那么未来它是否能出现在我们的数码产品上呢？     

一种基于参考点方向的指纹极坐标匹配算法

指纹匹配是实现指纹识别的重要环节，提高识别率并减少算法复杂度是指纹匹配的核心问题。本文针对现有指纹识别系统荐在的参考点定位复杂、准确度不够高、适应性不够强等问题，提出了一种利用指纹的方向图和指纹纹线特征相结合确定参考点的方法，并通过调整极角进行基于极坐标的点点匹配，显著提高了指纹匹配的速度和精度。实验结果表明，该算法复杂度低、鲁棒性好、识别率较高，有较强的实用性。     

SIFT与SURF在指纹识别系统中的性能对比

要实现指纹识别技术,必须使用图像特征的提取技术,尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）和加速稳健特征（Speeded Up Robust Features,SURF）是目前运用比较广泛的两种图像特征提取算法。为验证哪种算法在指纹识别领域更适用,文章使用同一手指指纹的多张照片为图库,分别使用两种方法进行同一图自我匹配、指纹角度、范围不同图片匹配及较为模糊的图片匹配等实验。通过实验得出：虽然SIFT算法比SURF算法耗时更长,但是使用SIFT算法的运算量小于SURF算法,因此两种算法花费的时间近乎相等;在指纹对比库的创建方面,SIFT算法要优于SURF算法;在指纹匹配识别过程中,无论是同一张图片自我匹配,还是指纹角度和范围不同的图片进行匹配、指纹不清晰的图片进行匹配,SIFT算法的成功匹配点比SURF算法的成功匹配点分布更均匀,且数量相近或更多。可见,在指纹识别系统中,使用SIFT算法比SURF算法更合适。     

指纹识别技术的研究与分析

本文详细介绍了指纹识别技术的原理、指纹识别中的图像采集、图像预处理、特征提取与特征匹配四个过程。指纹识别的关键技术是对指纹的特征提取与特征匹配,论文中详细分析了图像预处理的过程及特征点提取的各种方法,最后对各种指纹特征匹配算法的优缺点进行了分析与比较。     

基于中心点的自适应匹配算法

随着指纹识别技术的广泛应用，人们对指纹匹配速度和精度的要求越来越高。为了满足用户的需求，研究人员提出了许多优秀的匹配算法，其中点匹配算法是目前研究较广泛的一种算法。由于指纹录入时产生旋转、平移和非才性形变，一般在进行精确的匹配之前先将指纹进行校正。切践校正算法简单，有利于解决指纹录入时产生的旋转和平移，提高匹配速度。在点匹配算法中，利用特征点的方向信息和坐标信息进行匹配，同时采用自适应阀值法，对指纹录入时产生的非玑性形变具有较好的鲁棒性，可以提高识别率。     

iPhone如何知道你的指纹

指纹识别技术主要涉及3个步骤：读取指纹图象、提取特征和匹配识别。苹果在iPhone5s上采用的指纹识别技术来自AuthenTec．该公司的独门绝技是利用射频传感器直接读取真皮层的指纹．不会像光学、热学和电容传感器一样受到干性皮肤,油性皮肤、皮肤磨损．皮肤结茧甚至轻微脏污的影响。它是怎么做到的？     

基于结构特征的指纹识别

为了克服指纹识别中常见的问题,本文提出了一种基于结构特征的匹配算法用以提高识别率,并提出了一种特殊的指纹图象预测处理算法,以减少图象噪声,整个算法具有高效识别和很强的抗干扰能力,此外逄法对指纹缺损图象也有很高的识别率。     

一种指纹识别的细节特征匹配的方法

介绍了指纹识别的处理步骤，提出了一种基于细节特征匹配的自动指纹识别算法，分别给出了图像预处理，二值化，细化，纹路提取，确定指纹中心点以及指纹匹配的特征和算法步骤，并用实验进行了证明。     

指纹识别算法研究及实现

目前自动指纹识别技术已经进入到社会各个领域,图像的采取和指纹图像算法的研究和实现是指纹识别中的关键技术,指纹算法的研究推动了识别精度的提高。本文对指纹识别算法进行研究改进和实现。     

浅谈指纹识别在银行系统应用中存在的安全隐患及解决方案

由于指纹具有唯一性、稳定性、随身性及便于采集等优点,使得指纹识别在银行系统中的应用与传统身份识别的方法(密码识别)相比具有更高的安全性和易用性。但是也恰恰由于指纹与指纹所有人的紧密跟随性,使得指纹识别在银行系统应用中又存在着一定的安全隐患。该文主要阐述了指纹识别技术在银行系统应用中存在安全隐患及结合密码识别技术解决隐患的方案。