基于细节特征的指纹匹配算法研究

指纹图像匹配是自动指纹识别系统最后的环节也是最为关键的环节,匹配算法需要克服指纹图像的旋转,平移.本文提出了基于细节特征的指纹匹配算法,实验结果表明该算法能够在使用较少资源的前提下,提高指纹匹配速度,改善系统的匹配性能.     

一种基于细节点生成角度的指纹匹配算法

指纹匹配算法的研究是自动指纹识别系统研究中的重要内容之一．本文首先讨论了有效细节点的提取，然后介绍了通过这些细节点生成的角度进行指纹匹配的算法．实验结果表明，该算法简单有效，满足实用要求．     

基于细节点频谱的指纹图像匹配算法研究

为了提高指纹识别系统对存在位移、缩放和旋转等线性变化的指纹图像识别率,提出一种基于指纹细节点频谱的指纹匹配算法。首先介绍了从频率域提取指纹细节点的频谱特征,利用傅里叶-梅林变换的特性来消除平移、缩放和旋转等线性变化,从而获得稳定的无需再次校准的指纹特征;由于新的频谱特征是以矩阵形式存储的,因此可以直接用欧氏距离来评估两个指纹特征的相似程度,进而完成指纹图像的匹配;最后利用Matlab搭建了一个系统平台,在FVC2002DB2数据库中进行实验。结果表明:与其他方法相比,笔者提出的方法明显提高了自动指纹识别系统的识别率。     

指纹识别系统中的预处理研究

指纹预处理算法是指纹识别的关键技术之一,是提取指纹特征信息的基础。系统阐述了指纹识别系统的结构、流程及相应算法实现,重点讨论了预处理过程的几种算法,对每个功能模块和算法均给出了处理结果。整套预处理算法在选择单元算法方面充分考虑了局部最优性与全局兼容性问题;通过项目实践可看出其处理结果比较理想,程序的移植性较好,可搭配其他特征提取算法和匹配算法。     

基于局部细节邻接图的指纹匹配算法研究

指纹匹配是指纹识别的关键环节,它根据指纹的特征描述方式来判定两幅指纹图象是否来自同一个人的同一手指,它的好坏直接反映了指纹自动识别系统的最终效果.本文基于以指纹的细节特征为顶点构造的局部细节邻接图,提出了一种分阶段的指纹匹配算法.相对于现有匹配算法,它的由局部到全局、分阶段的匹配标准更加可靠、优越.经实验证明该算法具有较快的速度和较高的准确率,可应用于实际的指纹自动识别系统中.     

模糊指纹图像的特征提取

指纹图像增强和特征匹配是自动指纹识别系统的两个关键问题。但由于指纹在获取过程中各种干扰因素的存在，图像增强并不能完全消除噪音，会产生大量的伪特征点，从而降低匹配的速度及准确性。本文在指纹预处理的前提下，提出了一种有效的特征点的提取算法以消除伪特征点，从而保证特征点的稳定性、可靠性。     

一种基于可变限界盒的指纹匹配算法

自动指纹识别系统因其在身份确认方面所具有的方便、快速、准确等特点而得到了广泛的研究，本文所提出的算法是根据模板数据及估计数据进行校正，并采用可变大小的限界盒去获取匹配分数，以进行比对，来确定是否属于同一指纹，该算法不依赖于指纹图像的中心区域，对非线性形变更为鲁棒。     

基于网络的自动指纹识别系统

介绍了一种基于网络的自动指纹识别系统AFIS,提出模型框架,并对指纹图像处理技术、特征匹配及面向对象的数据库技术进行了讨论和分析.     

嵌入式自动指纹识别系统设计

指纹识别技术属于生物特征识别技术的一科。指纹具有唯一性和不变性。针对指纹识别在各种需要身份认证的场合的广泛应用,设计了一款基于嵌入式技术的自动指纹识别系统（AFIS）。系统的硬件采用JC19指纹识别模块和基于Intel PXA270 ARM处理器的嵌入式UP—TECHPXA270ARM平台;基于上述硬件开发了自动指纹识别软件,软件设计基于嵌入式Linux操作系统,采用模块化编程。利用所设计指纹识别系统分别对指纹录入、搜索、比对、删除及指纹库清空各功能进行了测试。结果表明系统的硬件和软件都能较好的工作,达到了预期的目的。     

基于机器学习的视频指纹识别

把视频应用于指纹识别,定义指纹视频的内部相似性(inside similarity,S^I)和一对待匹配指纹视频的外部相似性(outside similarity,S^O),计算两个视频的匹配分数来表示它们的相似性,大大提高了自动指纹识别系统的识别率。为寻求更好的识别效果,提出把一次匹配结果作为一个样本,将S^I和S^O作为一个样本的两个特征的新思路,把判断一次匹配是同源匹配还是异源匹配问题转化为对具有二维特征(S^I,S^O)的样本进行分类的问题。在样本集上应用常见的机器学习算法,对每次的匹配结果进行分类。在两组样本集上的实验结果为:应用机器学习算法得到的最低错误率分别为0.1704％和0.1106％,而使用阈值得到的最低错误率分别为0.2229％和0.1700％。结果表明,相比使用阈值来区分指纹同、异源的方法,应用机器学习算法不仅提高了识别率,而且省去了计算两个视频的匹配分数时对参数和阈值的复杂选取过程。     

基于动态全局特征的指纹匹配算法的研究

针对现有匹配算法中存在的问题 ,在已有结构化匹配方法的基础上加以改进 ,提出一种分段式匹配方法 ,并就特征向量的构造作出详细介绍 .经实验证明该方法有效而快速 ,可应用于实际的指纹自动识别系统中 .     

一种基于层次分类与纹理分析的指纹识别方法

介绍了一种基于层次分类与纹理分析相结合的指纹识别方法．该方法通过指纹整体纹线特征分析，分层次进行指纹的形与子形分类，再由指纹的局部纹理分析确定指纹的细节特征，由此得到具有层次类属的待识指纹特征矢量．在此基础上采用了最大似然法和模糊综合评判方法，在特征数据库的相应类属中进行指纹识别，得到识别结果．该方法已用于指纹考勤系统，应用表明该方法在保证识别准确性的前提下明显地提高了识别速度．识别速度达0．8s／枚．     

一个基于特征点匹配的联机指纹鉴别系统

描述了一个基于特征点匹配的联机指纹验证系统设计思想和实现方法，专用的CCD指纹采集设备通过自动跟踪二值化电路，可向处理软件提供高质量的二值图像。专门设计的一种两遍扫描串行迭代细化算法可以获得高质量的指纹的骨架。设计了一种新方法在细化后的点线图上计算指纹的中心点。特征点匹配算法通过动态建立极坐标系和弹性配对特征点来实现。预先计算出的中心点可使搜索范围大大减少，确保了本算法满足联机自动指纹验证系统的实时性要求。     

基于IBE和指纹认证的FIBE方案

为了解决基于身份加密的IBE(Identity-Based Encryption)方案中用户向可信第三方TA(Trusted Autho- rity)证明身份及私钥安全传送等问题，提出了基于IBE与指纹认证技术的FIBE(Fingerprint Identity-Based Encryption)方案，首次将指纹摘要匹配算法运用于网络身份认证体系中，解决了IBE存在的四个问题，且指纹特征值得到了保护。用户双方在认证过程中TA不需在线，适合于垂直认证环境。     

基于IBE和指纹认证的FIBE方案

为了解决基于身份加密的IBE(Identity-Based Encryption)方案中用户向可信第三方TA(Trusted Autho- rity)证明身份及私钥安全传送等问题，提出了基于IBE与指纹认证技术的FIBE(Fingerprint Identity-Based Encryption)方案，首次将指纹摘要匹配算法运用于网络身份认证体系中，解决了IBE存在的四个问题，且指纹特征值得到了保护。用户双方在认证过程中TA不需在线，适合于垂直认证环境。     

基于中心点的指纹匹配算法的研究

研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法.该算法将指纹的中心点来确定指纹匹配时的参考点,指纹的中心方向为初始方向,在此基础上所有的特征点用极坐标表示.该方法降低计算量,并提高了匹配的准确性.     

自动指纹识别系统中关于指纹特征算法的研究

指纹图像的特征提取和匹配在计算机指纹自动识别系统(AFIS)中起着至关重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度.本文在指纹图像预处理的基础上,对指纹特性算法进行了改进,主要创新点在于简略细化过程同时引入基于二值化图像的特征提取算法.非正向扫描特征提取算法根据指纹的综合特征,沿脊线搜索匹配细节特征点,避免伪特征点的提取.改进后的算法在MATLAB环境下成功应用,实验结果表明,该算法能有效提高识别精度和速度,满足在线验证指纹的实时应用性.