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.     

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.     

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.     

指纹图像预处理和匹配算法研究

根据电容式传感器采集的指纹图像的特点,提出了一套指纹图像预处理和匹配算法.算法首先采用指纹预处理组合算法去除噪声,并提取指纹图像的二值点线图,然后通过搜索脊线,寻找细节点来实现特征提取.最后采用基于极坐标下的点模式的细节匹配算法,并用一个相对匹配点数的匹配判决标准,按相对匹配点数确定两幅图像是否匹配.实验结果表明,该算法能够对指纹进行较准确的比对与匹配,并效果较好.     

自动指纹识别系统的实现

研究了指纹图像的预处理、特征提取及特征匹配这三种算法。介绍了指纹和自动指纹识别系统的相关知识,详述其各组成单元;采用了基于三角形基准点定位匹配的算法,以弥补细节点指纹匹配算法过于依赖中心点的不足;并在VC＋＋6环境下开发了自动指纹识别系统软件,性能测试结果表明,该系统能较好地实现自动指纹识别功能。     

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 .     

基于局部和全局结构的指纹细节点匹配算法

误识率和拒识率是指纹自动识别技术中非常重要的性能指标。使用一种新的基于局部结构和全局结构的指纹细节点匹配算法可以降低指纹自动识别的误识率和拒识率,该算法先对细节点间的相对距离作归一化处理,然后利用细节点的局部2-邻域结构不变性对指纹进行初步匹配,最后再根据细节点的全局结构进一步匹配指纹,提高指纹匹配的准确性。实验结果表明该算法能够有效降低误识率和拒识率。     

基于方向场信息的指纹图像质量评测

指纹图像的质量严重影响指纹识别系统的性能,指纹图像质量评测在指纹识别系统中的指纹分割、匹配等环节有重要应用,对指纹识别算法的研究具有重要意义。利用指纹图像的方向场信息,提出了一种基于指纹方向场信息连续性的指纹图像质量评测方法,评测结果将指纹图像分成质量较好和较差两类。该评测方法对于指纹图像的每个分块,分别计算原始方向场信息和低通滤波平滑后的方向场信息,根据统计的整幅图像低通滤波平滑前后原始方向场的变化率,评测指纹图像的质量。实验结果表明该方法能够较为有效地提高低质量指纹图像质量评测的正确率。     

基于代数特征和几何特征的快速指纹识别

对仅基于指纹几何特征的匹配方法进行取长补短,提出新的基于指纹代数特征和几何特征的分阶段匹配方法.实验证明该方法在保证较高识别率的同时,匹配时间缩短了47.5%.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹识别技术.