基于Log Gabor滤波的指纹纹理匹配*

分析了Log Gabor滤波器的性能,详述了用于指纹识别的Log Gabor滤波器的构造方法,在此基础上提出了基于Log Gabor滤波器的指纹纹理匹配算法。首先采用了一种快速有效的参考点定位方法,在确定有效区域并归一化后,通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域,在频域进行Log Gabor滤波,最后在滤波图像中提取特征,并与传统方法作了比较。实验结果表明,所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法,提高了指纹识别的准确率。     

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。     

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。     

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.     

基于Gabor滤波的指纹图像增强

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算的时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强鲁棒性.     

改进参数的Gabor滤波器指纹图像增强算法的研究

在指纹识别之前,首先要对指纹图像进行预处理操作,预处理中,Gabor滤波器能够很好的平滑和分割指纹图像,然而由于Gabor滤波器对指纹中纹路的走向和频率非常的敏感,导致经过Gabor滤波操作后的指纹图像特征点剧烈的缺失和变化。该文利用相位差二值化,使其在指纹图像二值化时能够不需要Gabor滤波,然而对指纹增加时通过Gabor,使得在增强过程中有效的连接纹理的断裂并且很好的平滑图像,这样做使得Gabor滤波对纹路频率的敏感不再影响指纹的预处理,并且很好的保留了指纹的特征。     

掩膜法与Gabor滤波在指纹增强中的应用

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响指纹特征提取及指纹鉴别的识别率.为了解决指纹采集仪采集图像对比度差而且指纹损坏严重情况下识别效果不佳的问题,采用了对反锐化掩膜后指纹图像采用Gabor滤波方法进行图像增强的算法.用反锐化掩膜法预处理指纹图像,并用Sobel算子求取图像的水平和垂直梯度图,把预处理后图像与Gabor函数卷积得到增强图像,可以恢复指纹采集图像中难以识别区域,清楚再现指纹纹理.结果表明,掩膜法与Gabor滤波算法结合在指纹图像增强中可以达到理想的图像增强效果.     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,将Gabor滤波器应用在指纹增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后将Gabor函数与纹理图像进行卷积,以此去除噪声,达到增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强的鲁棒性.     

一种改进的指纹图像增强算法

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步骤.其中图像预处理中的指纹图像增强是最关键的步骤,直接影响特征提取和匹配.论文针对指纹采集中存在的指纹图像局部模糊的问题,提出了一种改进的基于Gabor函数的指纹增强算法.该算法首先对指纹图像进行归一化处理,然后对指纹图像分成奇异区和非奇异区分别进行点方向和块方向的求取,最后用改进的Gabor滤波器对指纹图像进行增强.实践表明,该方法能提高指纹图像增强的效果和速度.     

结合滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强

指纹图像增强,是自动指纹识别系统中的重要环节.为弥补传统指纹图像增强算法的缺陷,提出一种指纹图像增强算法.在指纹块质量分级机制和复合窗口策略下,指纹图像首先在频域被具有方向选择性的方向高斯带通滤波器滤波增强;随后,二值增强指纹中的误增强区域在空域被具有方向选择性的深度玻尔兹曼机（DBM）重构.提出的方法结合了传统指纹增强算法与深度学习算法的优点,拥有很强的容错能力,能够完成对低质量指纹图像的有效增强.为了验证提出算法的性能,在公开的指纹数据库FVC2004上进行了大量实验,实验结果表明,相比于传统的指纹增强算法,提出的方法具有很强的鲁棒性,对高质量和低质量指纹均有不俗的增强表现.     

一种新的指纹奇异点区增强算法

提出了一种两步增强指纹奇异点区的新方法。使用基于瑞利函数的滤波器对奇异点区进行带通滤波,使用间隔22.5˚的8方向加博滤波器组对该区域进行增强,在获得的8幅滤波图像上,通过计算质量指标,得到对应于16个方向子区的16幅最优子区图像,合成这些子区图像,得到最终的奇异点区增强结果。实验结果表明该方法有效增强了指纹的奇异点区。     

基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.     

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。     

基于傅里叶变换的指纹图像增强算法

在指纹图像识别系统中,指纹图像的预处理是关键环节,而指纹图像的质量和合适的增强技术又是其中的最关键步骤。文章利用基于傅里叶滤波的指纹图像增强算法,在频域中对指纹图像进行处理,通过带阻滤波和方向滤波,取得了较好的图像处理效果。     

区域指纹图像增强技术的研究

指纹识别技术是指通过计算机,利用人体所固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的技术。它本质上是模式识别技术的一个分支。指纹图像增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,确保特征提取算法的性能对指纹图像的质量具有足够的鲁棒性,为指纹细节的提取和匹配识别奠定可靠的基础。依据Gabor滤波器能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的特性,介绍了一种基于二维Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了利用Soble算子求解方向梯度进而计算出指纹脊线方向的方法和脊线频率的方法。算法经意大利波格尼亚大学构造的指纹库的一个子集Fingdb得到了验证。     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

Two-stage quality adaptive fingerprint image enhancement using Fuzzy C-means clustering based fingerprint quality analysis

Fingerprint recognition techniques are dependent on the quality of fingerprint images. An efficient enhancement algorithm improves the performance of recognition algorithms for poor quality images. Performance improvement of the recognition algorithms will be more if the enhancement process is adaptive to the fingerprint qualities (wet, dry or normal). In this paper, a quality adaptive fingerprint enhancement algorithm is proposed. The proposed fingerprint quality assessment (FQA) algorithm assigns the appropriate quality class of dry, wet, normal dry, normal wet, and good quality using Fuzzy C-means clustering technique to each fingerprint image. It considers seven features namely, mean, moisture, variance, uniformity, contrast, ridge valley area uniformity (RVAU), and ridge valley uniformity (RVU) to cluster the fingerprint images into suitable quality class. Fingerprint images of each quality class undergo through a two-stage fingerprint quality enhancement (FQE) process. In the first stage, a quality adaptive preprocessing (QAP) method is used to preprocess the fingerprint images. Next, fingerprint images are enhanced with Gabor, short-term Fourier transform (STFT), and oriented diffusion filtering (ODF) based enhancement techniques in the second stage. Experimental evaluations are performed on a quality driven database of FVC 2004. Results show that the performance improvement of 1.54% to 50.62% for NBIS matcher and 1.66% to 8.95% for VeriFinger matcher are achieved while the QAP based approaches are used in comparison to the current state-of-the-art enhancement techniques. In addition, the experimentation is also performed on FVC 2002 database to validate the robustness and efficacy of the proposed method.     

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。     

改进的Gabor滤波算法在指纹识别中的应用

指纹自动识别系统中图像的处理和匹配算法在系统的设计中起了尤为重要的作用,本文对Gabor滤波算法进行了简化,同时引入了HGF（Half Gabor Filter）对指纹图像进行了增强处理。实验结果表明经过这种改进的Gabor滤波算法提高了图像的处理速度,并很好的保留纹线的关键信息。