指纹图象预处理

采用块方向图滤波的方法实现了沿指纹纹线方向的图象增强及图象的二值化,用细化模板匹配的迭代方法实现了纹线的细化,解决了指纹纹线复杂难以提取的问题,具体实现了指纹图象的预处理。经过预处理后提取出了纹线,且保留了纹线的关键信息,有利于下一步的特征提取工作。     

改进的指纹细节特征提取算法

指纹细节特征（minutiae)提取是指纹自动识别的核心技术之一，常规的指纹细节特征提取算法需要先采用纹线跟踪的方法对细化后的指纹图象进行纹线修复，然后再实现细节特征提取，纹线修复不仅步骤繁琐，而且比较耗时，针对这一问题，提出了一种改进的指纹细节特征提取算法，该算法首先在细化后的指纹图象上直接提取原始细节特征点集，然后分析图象中存在的各类噪声及其特点，总结伪特征点的分布规律，最后，结合局部纹线方向信息，针对不同的噪声，采用针对性的算法，将各类噪声引起的伪特征点分别予以删除，最终保留下来的特征点集即视为真正的特征点集，为验证该算法的性能，将改进算法与常规算法进行了对比实验，实验结果表明，改进算法有效地减少了计算时间，细节特征提取准确率也基本可以满足应用的需要。     

基于方向滤波分割的指纹自动识别系统算法

为适应当前个人身份鉴定迫切需要，提出了一种基于方向滤波分割的指纹自动识别系统的完整方案。该系统主要分指纹预处理及识别两大部分，包括方向图的计算、平滑、方向滤波、二值化、去噪、特征提取、特征编码及识别的方法。利用该系统的预处理及特征编码和识别方法，指纹图象得到了较好的增强，而且，在识别过程中能克服一定范围内指纹旋转及平移因素的影响。本系统具有高效识别和很强的抗干扰能力，对于残缺或模糊的指纹图象也有很好的识别效果，有较高的使用价值。     

一种改进的指纹细节特征提取算法

在指纹录入以及预处理中易引入噪声,因此在特征提取中,存在大量的伪特征,影响指纹的特征信息提取.本文提出了一种新的伪特征去除算法,即利用特征点为中心建立特征点检测窗口,根据一定的条件对伪特征点进行删除,另外本文提出了一种利用计算特征点到中心点的纹线数取代计算这两者之间的距离的特征提取算法,更加精确地记录了指纹的实际特征,为提高指纹识别的精度奠定了良好的基础.     

基于主曲线的指纹细节特征提取方法

要提高指纹识别的识别率,关键是指纹特征的提取。主曲线是主成份分析的非线性推广,它是通过数据分布“中间’’并满足“自相合”的光滑曲线,较好地反映了数据分布的结构特征。本文尝试使用主曲线这种新的方法来提取指纹的细节特征。实验结果表明利用主曲线来提取指纹的结构特征是可行的,它为指纹特征提取的研究提供了一条新途径。     

指纹图象自动识别前的预处理

本文提出的预处理方法基于指纹图的局部方向性，而非基于灰度分布，它包括获取方向图，基于方向的滤波、分割国化等步骤。实验表明：这种方法与一般基于灰度的方法相比，能够更有效地去除干扰，对模糊的指纹图，可以得到相当清晰准确的处理结果。     

沥青路面破损图象特征提取方法研究

为了提高利用图象信息对沥青路面破损类型和程度识别的准确性和效率,提出了一种可减少沥青路面破损图象识别计算量的以图象分割子块模式识别结果为基础的路面破损图象特征提取方法.该方法将路面图象等分为64×64像素的子块图象,并用灰度方差值描述子块图象特征.设计了基于BP神经网络的子块图象模式分类器,利用子块图象模式分类结果所组成的矩阵作为路面破损图象分割结果.通过对典型路面破损类型的识别试验,证明了该方法的有效性,将路面破损图象子块分布特征作为路面破损图象的整体特征可以获得较好地路面破损分类识别效果.     

基于内容的图象检索系统的设计与实现

依据当前对图象查询的要求,本文设计了一套完整的基于内容的图象信息检索系统,该系统较以往的各种系统,功能更加全面。对基于内容的图象信息检索算法作了研究．重点阐述了对颜色、边缘、纹理等全局特征的提取与匹配算法。实验结果表明,该系统能有效、快速地检索大规模的图象数据库,具有一定的应用价值。     

基于小波分形特征提取的图象分割方法

提出了一种基于小波分解和分形纹理特征计算的图象分割方法,首先考虑对图象进行小波变换,然后对不同通道的子图象提取纹理的分形特征和能量特征,最后用直方图阈值分割方法实现图象的分割,实验表明,该方法对模拟纹理图象以及多少谱遥感图象的分割都取得了满意的效果。     

图象轮廓特征提取新方法研究

研究了一种基于主动轮廓的边缘提取方法,与传统方法相比,该方法除了以图象灰度变化的微分信息作为边缘点和非边缘点的分类判据外,还引入了图象轮廓的整体几何信息指导分类过程,因而是一种具有学习功能的边缘提取方法。     

一种基于新特征的有效指纹图像分割算法

指纹图像分割在自动指纹识别系统中发挥了非常重要的作用,有效的分割不但可以减少后续处理的时间,而且可以大大增强特征提取的可靠性,提高系统识别的准确性.主要做了两个方面的工作:提出了一种称之为有效点聚集度的新的指纹图像分割特征;依据有效点聚集度及文献[1]中提出的块聚集度特征,提出了一种有效的指纹图像分割方法,该方法首先采用有效点聚集度对指纹图像做粗分割.然后对粗分割结果采用基于迭代的方法进行后处理,接着运用块聚集度在第一次后处理结果的基础上做细分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果做第二次后处理.大量实验证明:相对于已有常用的指纹图像分割特征,有效点聚集度具有鉴别能力强、鲁棒性好、分割出的前景、背景区域较为集中的特点;基于有效点聚集度及块聚集度提出的指纹图像分割算法具有较高的准确性及较强的适应性.     

基于梯度矢量的指纹特征检出算法研究

自动指纹识别的关键技术之一是指纹特征的检出。目前,指纹特征检出大多是先采用图像增强和图像分割技术检出指纹纹线,然后从指纹纹线图像中检出指纹特征。用这些方法检出的指纹特征依赖于图像分割的精度,而且检出过程比较复杂,运算速度比较慢。为此,提出一种直接按指纹梯度矢量的方向图进行指纹特征检出的算法。文中的算法是先采用拓宽的Prewitt算子计算指纹图像的梯度矢量图,然后计算梯度矢量的方向一致率,最后由方向一致率图检出指纹特征点。首先介绍方法的基本原理,然后给出了采用提出的方法检出指纹特征的实验例子。     

一种新的图象特征抽取方法

本文提出了一种新的特征抽取方法。它可对任意形状的工件进行准确描述，并具有计算速度快、特征抽取结果简单的特点。用此算法做成的视觉系统，能识别任意放置的甚至有遮挡或重叠的二维工件，是一种较好满足工业生产线上实时性要求的算法。     

基于区域特征提取的景像匹配新算法

提出了一种基于图像区域特征的模糊熵差景像匹配新算法：针对两幅不同时相图像,该方法先进行区域特征提取,然后通过构造模糊熵差匹配度量函数来实现图像的自动匹配。与传统的算法相比,该算法具有明显的抗几何失真和高斯噪声的能力,且实时性也较好,为飞行器实时景像匹配提供了一种可行方法。     

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。     

一种新的指纹匹配方法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状，设计了一种新的指纹匹配方法，即利用纹线匹配技术来寻找基准点对的指纹匹配算法．该算法首先基于指纹纹线的相似程度寻找一对基准特征点；然后根据基准点对的坐标，计算两幅指纹图象(模板图象、待识图象)的相对平移和旋转参数，并将待识图象相对于模板图象进行图象姿势纠正；最后使用坐标匹配的方法统计两幅图象能够匹配的特征点数目．以实现两枚指纹的匹配．实验证明．该算法匹配速度很快，误识率低，准确性高，并具有图象旋转平移不变性．对面积适中的指纹图象，匹配结果可以满足在线应用的需要．该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术．     

手写体数字识别系统中一种新的特征提取方案

本文对手写体数字识别系统中的数字特征提取方法进行了深入的研究,分析了当前用得比较多的三种特征提取方法,在此基础上提出了一种新的特征提取方案。该方案从每个字符中提取关键的13个点作为特征点,其主要特点是特征提取简单有效,节省了特征提取时间,提高了识别系统的运行速度。进行仿真时,用同一种网络对特征提取后的结果进行训练和识别,仿真结果表明,13点特征提取法用于手写体数字的识别有着极好的适应性,在运行速度和识别率上比起其它算法都有很大的提高,从而极大地证实了新算法的有效性及实用性。     

基于扇区划分的细节点采样指纹匹配算法

在对指纹匹配算法进行了深入研究及总结现有算法优缺点的基础上,提出了新的基于扇区划分的细节点采样指纹匹配算法。本算法以指纹图像参考点为中心,分扇区对细节点数目进行采样统计以构造新的指纹特征向量,再利用距离最小准则进行指纹匹配。实验结果表明,本算法有效提高了指纹图像的匹配效果和运行速度。     

一种鲁棒的指纹奇异点检测方法

提出一种两阶段的奇异点检测方法。将指纹图像分块,求出各块的方向构成块方向图,并在块方向图的基础上利用邻域方向的分布分析结合改进的Poincare Index方法来确定奇异点所在的候选区域,对候选区域中的像素再通过计算局部方向变化率来确定奇异点的精确位置。将此方法用于对FVC2004 DB1_A指纹数据库的图像,实验结果表明这种方法对指纹图像中的噪声有很好的鲁棒性,并且计算简单快速,易于实现。