基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.介绍了一套基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法,并给出了去伪算法.指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点(即端点和分叉点),此特征点含有大量的伪特征,既耗时又影响匹配精度.采用了边缘去伪和距离去伪,使得特征点去伪前后减小了近1/3,然后提取可靠特征点信息,以便实现指纹匹配.实验证明,用Matlab实现的这种方法,既简单快速,而且具有较高的准确率.     

基于图像质量分区的指纹特征提取

低质量指纹图像的特征提取和变形指纹的匹配是当前指纹识别研究中的两个主要问题。很多算法在特征提取时不区分高、低质量区域,结果在高质量区域耗费了过多的运算时间和计算资源。本文提出了一种基于图像质量分区的指纹特征提取方法,先用一种简单的图像区域质量计算方法评价各区域的图像质量,然后对高质量区域直接从灰度图像跟踪纹线、提取节点,对低质量区域执行传统的方向计算、增强、二值化和细化后提取特征。实验结果表明,该方法不仅提高了特征提取的速度,在准确性上也有所提高。     

基于曲率方向特征的图像情感语义分类

利用图像的低阶特征对高阶情感语义“静感”和“动感”进行分类。提出了一种新的特征向量——边缘点曲率方向向量,作为图像分类特征,然后利用支持向量机完成分类的工作。对油画、中国画等艺术图像进行了分类实验,实验结果表明该方法能够取得良好的效果。     

基于神经网络和傅氏变换的指纹自动分类系统

本文介绍了一个基于两种傅氏变换进行图谱增强,用概率神经网络进行指纹分类的指纹自动分类系统,又称ＡＦＣＳ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）。该系统运用了一种新的图谱增强方法及不均匀的特征表示方法,用ＰＮＮ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ）进行分类,实现了提纹的自动分类。     

基于多尺度特征提取的多导联心跳信号分类

心电图(ECG)是临床上诊断心脏疾病的重要依据,从中提取关键、有效的特征是自动诊断系统的关键.而现今多数研究仅使用单导联或双导联数据,提取的特征不够全面,无法很好地区分不同心跳中的细微差别.为了获得更加全面的特征和更优异的分类表现,本文提出了基于多尺度特征提取的多导联心跳信号分类方法(MSNet).首先,该方法接收多导...     

基于曲率信息的三维人脸面部特征提取

提出了一种基于曲率信息的三维人脸面部特征提取方法。首先根据几何约束和曲率信息得到由若干间断点描述的人脸五官区域轮廓线;其次采用边界连接及变形膨胀方法,得到完全闭合、但存在多余毛刺的区域边界;最后利用二维图像处理方法进行边界精确化处理,提取出比较精确的人脸面部特征区域。实验证明了所提方法对正面自然表情三维人脸模型的有效性。     

一种基于小波变换的指纹特征提取算法

提出了一种基于小波变换的指纹纹理特征提取算法。首先以指纹图像的核心点为中心分割出一片有效的矩形区域,然后对分割后的有效区域做二维小波分解,提取小波分解后各通道的能量值作为特征值来进行识别。与传统的基于指纹细节点的识别算法相比该算法一定程度上减少了计算量,对指纹图像的质量要求也不高,并且识别精度也得到了保证。     

基于局部纹线特性的直接灰度图指纹特征提取

指纹特征提取是鉴别个体生物特征的关键步骤。指纹特征提取新研究的一个方向是用直接灰度图纹线跟踪法来提取特征，以减轻传统方法对预处理的依赖性。但该方法也存在易发生漏判、误判、特征点类型错判等症结，其中特征点类型错判是一个主要问题。提出了依据局部纹线特性的方法，抑制直接灰度图纹线跟踪法的漏误判，特别是有效地解决了特征点——端点、分叉点——类型误判的问题。     

基于细化图像宏观弧线特征的指纹分类算法*

针对活体指纹采集样本提出了一种新的基于细化图像的指纹分类算法,定义并通过采用脊线追踪算法成功提取了一种反映指纹纹线变化特点和规律的新参量,即宏观弧线特征向量。利用这一新特征对FVC2004库中的指纹进行分类,准确率达98.9%以上,并且对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性,消除了传统指纹分类算法过分依赖奇异点的缺陷,具有很强的实用性和一定的推广价值。     

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。     

Fast Robust Fingerprint Feature Extraction and Classification

Automatic identification of humans based on their fingers is still one of the most reliable identification methods in criminal and forensic applications. Identification by fingerprint involves two processes: fingerprint feature extraction and feature classification. The basic idea of fingerprint feature extraction algorithms proposed is to locate the coarse features of fingerprints called singular-points using directional fields of the fingerprint image. The features are then classified by different types of neural networks. The five-class classification problem is addressed on the NIST-4 database of fingerprints. A maximum classification accuracy of 93.75% was achieved and the result shows a performance comparable to previous studies using either coarse features or the finer features called minutiae.     

一种基于信息融合的指纹特征点提取方法

针对进行指纹图像预处理时产生的伪特征点难以消除的问题,提出了一种基于信息融合的指纹特征点提取方法;该方法首先通过取两种不同预处理方法所获得的指纹特征点集的交集来剔除在指纹图像预处理过程中所产生的伪特征点,然后根据特征点的结构信息来消除原始指纹图像本身所存在的伪特征点;实验结果表明,该方法不仅可以有效地消除指纹图像预处理过程所产生的伪特征点,同时也能消除原始指纹图像中存在的伪特征点。     

基于复合方向特征的快速指纹验证

由于对拒真率、认假率、比对时间、模板占用空间等指标都有较严格的要求,指纹验证是一项复杂且具有挑战性的任务。提出了复合方向特征这一新颖的特征用于指纹验证,该特征由脊线旋转方向和4个相对方向组成。指纹验证由两个过程组成:基于复合方向特征的细节点对搜索,它加速了指纹校准;基于复合方向特征的匹配分值计算,它使匹配的鲁棒性增强。用国际指纹验证大赛指纹库中的测试样本进行了测试,实验结果表明,该方法能够实现可靠、快速的指纹验证。     

基于8邻域编码逐像素跟踪法的指纹细节特征提取算法

研究并实现基于8邻域编码逐像素跟踪法的细节特征提取算法。该算法能有效提取细化后指纹图像中的端点和分叉点,通过回朔跟踪法,能有效去除图像中的伪特征点。实验结果表明该算法较大幅度提高了特征提取的速度,并能够较准确的滤除伪特征点,缩短了图像后处理时间,可以满足实际应用的需要。     

基于8邻域编码逐像素跟踪法的指纹细节特征提取算法

研究并实现基于8邻域编码逐像素跟踪法的细节特征提取算法。该算法能有效提取细化后指纹图像中的端点和分叉点,通过回朔跟踪法,能有效去除图像中的伪特征点。实验结果表明该算法较大幅度提高了特征提取的速度,并能够较准确的滤除伪特征点,缩短了图像后处理时间,可以满足实际应用的需要。     

基于二值图像的指纹细节点提取

指纹细节点提取是自动指纹识别研究的关键问题之一,尽管已有很多基于细化图像分析的方法和基于原始灰度图像分析的方法,但该问题还没有得到很好的解决。因此提出了一种从二值图像上提取细节点的方法。首先通过行程匹配得到二值指纹图像中的图段,然后根据图段的结构形式和图段之间的连接关系进行细节点的判定,细节点的方向通过直线试探法获得。实验结果表明：与基于细化图像的方法相比不仅具有较高的效率,而且能使指纹匹配达到较高的精度。     

基于信息融合的指纹细节特征提取

为了准确提取指纹特征信息,提出一种基于Gabor滤波器和小波分析相结合的指纹特征信息提取方法.该方法分别利用Gabor滤波器和小波分析对原始指纹图像进行预处理,并提取特征点,取两种不同方法提取的特征点集的交集作为真实特征点,以此减少甚至消除伪特征点.实验结果表明了本方法能正确提取指纹特征信息.     

三维重建指纹特征提取分析的刑事案件数字化侦破

本文在二维指纹识别技术的基础上,结合多目摄像头数据模型进行指纹采集的三维重建。采用指纹特征点坐标场和方向场进行表征,利用二维指纹特征点的空间映射来获得三维指纹特征点空间特征坐标,由局部四邻域法计算坐标方向场,在指纹匹配中,基于双参考点法进行指纹的空间特征点对齐,由欧氏距离和方向夹角进行特征点配对。实验结果表明,本文提出的指纹三维重建技术以及指纹特征点的提取和匹配,能够最大限度获取三维指纹特征信息,保证指纹特征识别精度,为刑事案件侦破提供有力的技术支持。