指纹自动识别系统

介绍了一个指纺自动识别系统的工作过程，从指纹的预处理，特征提取到识别，侧重于指纹自动识别中的图像分析。     

微机上的指纹自动识别系统

本文系统地介绍了一个微机上的指纹自动识别系统，又称ＡＦＩＳ（ａｕｔｏｍａｔｉｃｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ）。在指纹识别过程中，由于指纹库中的指纹数量庞大，所以指纹比较即使对指纹专家来说也是一个繁琐而又枯燥的工作，有关部门迫切需要计算机的帮助来完成指纹比较工作，所以实现一个指纹自动识别系统是非常必要的。     

基于BP神经网络的指纹模板分类器分类算法

一、引言计算机指纹识别技术是一门综合性的技术,21世纪的今天,它已成为可靠的个人身份鉴定的方法之一。在所有生物识别技术中,指纹识别技术是应用最广泛最普及的,例如它可以应用于金融、保险、证券行业的身份认证,安防业,人力资源管理等等。但随着应用广泛性的增强,人工对比指纹往往会出现效率低、速度慢的现象,所以近年来人们对指纹识别技术的可靠性、实时性的要求变得越来越高了。针对这样的要求,本文提出了一种基于BP神经网络的、对已建好的指纹模板库进行快速分类的算法。     

微机快速傅氏变换图象识别的研究

微机快速傅氏变换图象识别的研究方卯发（湖南师范大学物理系长沙４１００８１）ＳＴＵＤＹＯＮＰＡＴＴＥＲＮＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮＢＹＦＡＳＴＦＯＵＲＩＥＲＴＲＡＮＳＦＯＲＭＯＮＣＯＭＰＵＴＥＲ￥ＦａｎｇＭａｏｆａ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｈｙｓｉｃｓ,...     

小波变换与概率神经网络的心电图分类

提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解,将含有主要噪声的尺度进行系数置零,再将剩余层进行小波重构,从而达到除噪的目的。利用数学形态学定位心电图P、Q、R、S、T波位置,并提取计算各波间距离和斜率等12个特征值作为概率神经网络的输入向量,从而实现心电图的六分类。     

基于频谱能量的指纹分类

指纹分类是自动指纹识别系统中的关键技术,但目前的算法对低质量的指纹图像的分类还存在较大的误差.为了能够对低质量的指纹图像进行准确分类,提出了一种基于频谱能量的指纹分类,首先对分块的指纹图像进行傅立叶变换,然后根据频谱图中能量的分布特点得到指纹图像的方向图,提取core点周围的指纹图像的方向向量作为该指纹图像的特征向量.最后使用K近邻分类器和最小距离分类器对输入指纹进行分类.在NIST-4指纹数据库上的实验结果表明了算法的有效性,分类正确率达到94.1%,且算法速度比同类算法有较大的提高.     

基于改进BP神经网络的指纹自动分类器

指纹分类技术是指纹数据库的一个重要索引机制.本文提出了一种新型BP网络指纹分类算法.对采集到的指纹图像进行归一化处理,计算出方向图,然后利用Poincare索引值在指纹方向图上寻找出指纹奇异点,并将其送入到改进的三层BP神经网络进行分类,克服了单纯BP算法易陷入局部极值的缺点,提高了网络全局收敛效率.采用该算法对1382枚指纹进行分类,准确率高达95.7%,达到了良好的指纹分类效果.     

基于宏观曲率的指纹特征提取和分类

特征提取是在自动指纹识别系统中重要的一步。为了有效地利用大量的指纹弯曲信息对指纹进行描述,提出了一种新算法。该算法通过综合邻近几条指纹脊线的信息,求出了一种能反映指纹宏观弯曲规律,并对单条指纹曲线的不规则不敏感的特征。随后提出了一种基于这些特征的指纹分类方法,实验结果表明,该算法提取出的特征清楚的描述了 纹脊线的弯曲规律,同时对噪声不敏感,可作为指纹识别的辅助特征。新的分类方法可以减少指纹匹配的搜索空间。     

基于第二代Curvelet变换的指纹增强研究

指纹增强是指纹特征提取前的必要步骤,为了增加指纹识别算法的鲁棒性,必须对指纹图像进行去噪、连接断纹、增强纹线走势等处理.本文分析了现有的一些算法的不足,简要介绍了Curvelet变换理论以及第二代Curvelet变换实现方法,提出了基于第二代Curvelet变换的指纹图像增强算法.实验结果表明,本算法简单有效,能够实现指纹图像增强的要求.     

结合小波变换和RBF神经网络进行光谱自动分类

本文提出了一种基于小波变换和RBF神经网络的天体光谱分类方法。首先利用小波变换除去谱线中的噪声、提取特征谱线；然后使用RBF神经网络分类，RBF网络的输入为提取的特征谱线。实验结果显示该方法具有良好的鲁棒性，算法效率很高，正确分类率(CCR)远远高于经常采用的主成分分析特征提取方法，因此特别适合于低信噪比的光谱数据分类。     

一种分布式网络指纹识别系统

文章介绍了一种分布式网络指纹识别系统NBFIS(Network-BasedFingerprintIdentifyingSystem)。首先提出模型框架,并对其关键技术特别是指纹图像处理技术及面向对象的数据库技术进行讨论。实现了NBFIS系统的原型并给出实验和性能测试结果。     

细化指纹图中伪特征点的一体化去除算法

自动指纹识别系统（AFIS）在身份识别方面所具有的快速、方便，准确等特点而得到广泛的研究，本文设计了一种除去空洞，毛刺和和短线等伪特征点的一体化算法，将将这些算法应用到指纹细化图的特征点的去伪过程中，该方法在指纹识别的实际应用中取得了很好的结果。     

一种改进的基于小波变换与PNN的指纹识别算法

通常的指纹识别算法因为预处理步骤过于复杂而明显地存在计算量过大、识别速度慢等缺点。本文提出了一种改进的基于小波变换和概率神经网络(PNN)的指纹识别算法,该方法直接从二值化指纹图像中提取细节特征进行比对,避免了复杂的预处理过程,减少了计算量,同时利用神经网络进行分类识别,有效提高了识别精度。并对受噪声污染严重的指纹图像亦能获得很好的识别效果,算法具有较强的鲁棒性。实验测试证明该方法在实际应用中效果较好。     

一种基于指纹识别技术的银行储蓄网络身份认证系统

根据指纹识别基本原理,设计出了一种基于指纹识别的银行储蓄网络身份认证系统,并介绍了已经实现的网络环境下的身份认证系统的原理、体系结构、认证协议与用户认证、注册信息的安全管理。     

指纹识别及 PDF417二维码在考试管理中的应用

从我国美术专业招生考试实际情况出发,结合指纹识别和二维条码技术的各自特点和优势,将其应用在考试身份验证中,实现符合美术招生考试要求的身份验证模型。简要来说就是利用二维条码的信息存储能力及防伪特性,将考生的各类信息包括指纹特征信息存储在条码图形中,通过条码识别设备和指纹采集设备,将现场采集的考生指纹信息与条码中存储的信息进行比对,以此来确认考生身份的真假。     

指纹识别技术在电子商务认证系统中的应用

本文在简单介绍生物识别技术的基础上,着重介绍了生物识别技术中指纹识别技术在电子商务认证系统中的应用,包括指纹识别技术的优势、原理以及指纹识别技术在电子商务认证系统中应用时的要求、原理和实施步骤等。     

浅析指纹识别技术

就指纹识别技术的原理进行阐述,并就指纹识别作为身份识别技术的优点和局限性进行了讨论。     

一种基于指纹识别和数字水印的网络身份认证技术

本文设计了一种结合指纹识别技术和数字水印技术的网络身份认证技术,利用指纹识别的可靠性和数字水印的隐藏性,它不仅能保证用户信息的保密性,而且能有效对抗重发攻击(Replay Attack)[1],特别是它能够应用于电子商务中对各种用户身份的识别.     

指纹识别技术在社保中的应用

概述了指纹识别技术在社会保险工作中的应用，并详细介绍了在养老金发放问题上的实现办法。     

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。