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《计算机应用与软件》2013,(6)
针对常规的指纹细节特征提取方法难以消除指纹图像预处理过程中产生的伪细节点问题,提出一种基于同一性检测的提取方法。首先,分别利用频域滤波器和小波域Gabor滤波器增强处理同一幅指纹图像;然后从得到的两幅图像中分别提取指纹各细节特征的位置和类型,取这两幅不同增强图像的特征点的交集以消除预处理环节产生的伪细节点;最后剔除指纹图像本身存在的伪特征。实验结果表明,该方法鲁棒性强,能显著提高所提取指纹细节特征的真实性和准确性。 相似文献
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指纹特征提取是指纹识别技术的关键。本文介绍的方法是,指纹图像经预处理后,不对脊线做任何修复,在细化指纹图像上直接提取原始细节特征点集,然后根据图像的伪特征点的分布规律,删除伪特征点,保留真正特征点。 相似文献
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低质量指纹图像通常会产生较多的伪特征点,或者当待识指纹图像与模板图像之间存在较大平移和旋转时,识别算法的性能会受到很大的影响。利用多匹配算法的融合技术可以提高系统的识别率,但是这种数据融合的方法既增大了计算量,同时又难以充分利用原始指纹图像的信息。针对上述问题,提出了一种评估特征点置信度的方法,并在匹配算法中根据特征点置信度来修正匹配分数;然后运用特征层数据融合技术,将一个指纹的多个模板的特征点融合成一个特征点的本征模板,再与待识指纹图像的特征点进行匹配。实验结果表明,该方法在不明显增加存储空间和在线计算量的同时,可以达到很好的识别性能。 相似文献
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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. 相似文献
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指纹图像在预处理过程中往往受多方面因素制约,有时无法满足指纹识别系统的要求。本文在传统指纹预处理算法基础上,给出一种有效的指纹预处理改进算法。首先,采用分块方差梯度分割算法分离指纹图像和背景区;再根据指纹特征,用方向图和均值滤波器进行图像增强,并用简化的Gabor滤波器,改进滤波模板滤除边缘模糊效应。二值化、细化并删除伪特征点后,提取出指纹脊线骨架并获得指纹特征点。实验表明,该预处理算法对不同质量的指纹图像均具有较好效果,算法灵活高效、易于实现、精确度高,达到了指纹识别系统的要求。 相似文献
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自动指纹识别系统中,灰度指纹图象经过预处理过程得到细化二值图象,其中往往含有大量的伪特征,这将对后续的分类、匹配等操作造成不良影响,导致系统识别率下降,为此首先提出一种新的快速纹线跟踪算法——8邻域编码纹线跟踪算法,然后提出一种基于局部结构信息的指纹伪特征滤除算法,该伪特征滤除算法是在纹线跟踪的基础上,提取指纹特征点的若干属性,并结合特征点的局部结构信息,对各种伪特征结构进行识别和滤除,实验结果表明,本方法可以快速、准确、彻底地滤除这些伪特征结构,效果令人满意。 相似文献
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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. 相似文献
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指纹图像预处理和特征提取算法的Matlab实现 总被引:1,自引:0,他引:1
在指纹识别中,作为指纹匹配的前提和基础,指纹图像的预处理和指纹图像的特征提取对整个指纹识别算法起着至关重要的作用。本文设计了一套指纹图像预处理和指纹特征提取算法,利用方向滤波的方法对原始图像进行增强,使用改进的细化算法进行细化,最后基于脊线跟踪的方法,用改进的算法更为简洁而有效地避免了各种伪特征。设计的算法经Matlab实现,实验效果良好。该算法为指纹识别进一步应用到实际提供了一定的技术基础。 相似文献
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基于Delaunay三角化的指纹匹配方法 总被引:6,自引:0,他引:6
将计算几何的三角划分方法引入指纹匹配,研究了一种基于DT(Delaunay triangulation)网的指纹匹配方法.通过对细节点的拓扑结构进行DT划分,把空间上位置相近的细节点按照一定规则相连,得到三角形网格.然后基于该网格寻找若干参考点对,并根据获得的参考点对将两幅指纹图像进行姿势调整.最后使用获得的参考点对实现基于点模式的指纹匹配.算法在第1届中国生物特征识别竞赛指纹组的测试结果证明了有效性. 相似文献
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基于细节点邻域信息的可撤销指纹模板生成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高指纹模板算法的安全性等性能,设计了一种基于细节点邻域信息的可撤销指纹模板生成算法.首先对指纹图像进行预处理,提取指纹的细节点特征,然后采用改进的细节点描述子采样结构提取细节点邻域的纹线特征,最后结合用户PIN码生成指纹模板,同时结合贪婪算法设计了相应的指纹匹配算法.在指纹数据库FVC2002-DB1和DB2上的实验表明,该算法具有良好的认证性能,能较好地满足可撤销性、多样性和不可逆性,而且改进的采样结构在没有降低系统识别性能的情况下,进一步拓展了细节点描述子的采样结构方式. 相似文献
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报告了指纹识别研究的现状,分析了指纹识别过程中伪特征点对识别结果的影响,以及指纹识别过程中不同伪特征产生的原因.对指纹图像进行二值化,细化等预处理,并初步提取特征点.结合指纹方向图,对从细化图像中提取出的大量特征点进行处理,利用不同伪特征的不同方向和距离特点设计了伪特征点判断和删除的判据,在去除伪特征点的同时又保证真正的特征点不被误删.实验结果表明,该方法取得了较好的效果,能满足实际使用的需要. 相似文献
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In this paper, we propose to use the fingerprint valley instead of ridge for the binarization-thinning process to extract fingerprint minutiae. We first use several preprocessing steps on the binary image in order to eliminate the spurious lakes and dots, and to reduce the spurious islands, bridges, and spurs in the skeleton image. By removing all the bug pixels introduced at the thinning stage, our algorithm can detect a maximum number of minutiae from the fingerprint skeleton using the Rutovitz Crossing Number. This allows the true minutiae preserved and false minutiae removed in later postprocessing stages. Finally, using the intrinsic duality property of fingerprint image we develop several postprocessing techniques to efficiently remove spurious minutiae. Especially, we define an H-point structure to remove several types of spurious minutiae including bridge, triangle, ladder, and wrinkle all together. Experimental results clearly demonstrate the effectiveness of the new algorithms. 相似文献
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一种新的指纹节点匹配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
指纹匹配是指纹识别中的一个重要问题,在指纹识别系统中常用一组节点来表示一个指纹。目前的指纹识别系统主要采用基于节点的匹配方法。文章提出了一种新的指纹节点匹配方法,在抽取节点特征时不但提取其坐标和方向,而且还提取每个节点沿着其方向和反方向的一定距离内的局部方向,在匹配两个节点时匹配这些方向信息,并将节点按方向信息排序,以加速查找。匹配时首先确定最佳参考节点,然后根据最佳参考节点下匹配节点对的位置和方向差异再次旋转和平移输入指纹,最后在直角坐标下再次匹配两个指纹。实验表明,该方法能有效地提高系统的识别性能。 相似文献