基于方向码的旋转不变模板快速匹配方法

将图像梯度方向应用于旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题,由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配方法,通过计算积分直方图降低统计直方图的计算量,采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明,该方法在保证匹配准确性的前提下,匹配速度提高了3倍至6倍,可以达到实时性要求。     

一种基于神经网络匹配的指纹识别算法

指纹特征的提取是自动指纹识别的关键技术之一。针对现存的许多指纹特征提取算法中的旋转和平移等问题,本文提出了一种基于神经网络匹配的脊线分叉点提取算法。该算法通过一个多输入、单输出三层前向神经网络提取脊线的分叉点。并且在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上作了测试。实验结果表明,本文提出的算法对指纹的平移和旋转都具有良好的不变性。     

一种基于神经网络匹配的指纹识别算法

指纹特征的提取是自动指纹识别的关键技术之一.针对现存的许多指纹特征提取算法中的旋转和平移等问题,本文提出了一种基于神经网络匹配的脊线分叉点提取算法.该算法通过一个多输入、单输出三层前向神经网络提取脊线的分叉点.并且在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上作了测试.实验结果表明,本文提出的算法对指纹的平移和旋转都具有良好的不变性.     

自动指纹识别中的图像增强和细节匹配算法

对自动指纹识别系统(automated fingerprint identification system,简称AFIS)的两个重要问题——指纹图像增强和细节匹配进行研究,给出了一种基于方向场的指纹图像增强算法,对Anil Jain等人提出的细节匹配算法进行了修正.采用一种新的更简单的方法进行指纹图像的校准,并以一种简单而有效的方式将脊线信息引入匹配过程中,这样做的好处之一是以较低的计算代价有效地解决了匹配中参照点对的选取问题.另外,采用大小可变的限界盒来适应指纹的非线性形变.在FVC2000公布的指纹图像数据库上,按照FVC2000测试标准所做的实验显示,该算法比原算法有较大的改进.     

基于图像匹配的指纹识别

研究的是一种基于图像匹配的指纹识别方法,指纹图像在经过细化过程后通过快速傅立叶变换得到相关系数,从而能得到识别。该技术能直接应用于未经预处理的灰度指纹图像上。基于图像匹配的相关系数方法比基于节点匹配的方法能更高效地发现输入的指纹图像和存储的登记模板间的一致性,它有在外部条件较弱的情形下进行指纹识别的健壮性。该文提出了一种自动识别系统的设计和模型应用。实践中,项目达到的高匹配率表明,一个有效的小规模指纹识别系统是可行的。     

图像直方图不变特征在影像匹配定位中的应用

图像的直方图在影像的亮度及对比度发生变化时,可以保持基本不变.基于此,提出了由图像直方图的不变特征进行影像匹配的算法,使匹配的稳定性提高且大大减少了匹配时间.     

基于旋转编码模板匹配的烟支计数识别

根据烟支的几何特征构造烟支模板,采用一种旋转编码方案将此二维模板映射成为整数集上的一个整数．利用旋转编码描述烟支的属性,通过属性变换得到每组属性的标准编码值．在模板匹配过程中,对模板覆盖下的图像部分作同样的旋转编码及属性变换,得到每组属性的实际编码值．各组属性的标准编码值和实际编码值间的差异将作为制定烟支识别条件的主要依据．实验表明,该方法可解决连通烟支或残缺烟支的计数识别问题,计数精度达到应用需求．     

无方向的三角形匹配指纹识别

目的 指纹匹配是自动指纹识别系统研究的核心内容之一,匹配算法的好坏直接影响识别系统的效能。目前,大多数点模式匹配算法都依赖于指纹方向场的求取,由于输入的指纹图像存在平移、旋转和尺度变化,因此同一个手指在不同时间获得的指纹图像的方向场是不同的,这不仅增加了计算量,也影响了指纹识别的精度。针对上述问题,提出了无方向的三角形匹配算法。方法 提出的三角形匹配算法是以平面中任意点与一个确定的三角形之间的位置结构稳定性为理论基础的。首先,分别在待识指纹图像和模板指纹图像中确定基准三角形;其次,将各个特征点与基准三角形三个顶点的距离组成有序三数组;最后,利用数组的相等程度对指纹相似度进行匹配判断。结果 采用国际标准测试库FVC2004进行综合性能比对实验,实验结果表明,与其他几种匹配算法相比,本文方法在识别精度上提高了27.97%~33.81%,在比对时间上降低了3%~5%,在不同旋转角度下误匹配率平均降低了约86.63%,对噪声、平移、旋转和形变有足够的适应能力,具有较高的容错能力和鲁棒性。结论 无方向的三角形匹配算法是一种全局模式的算法,该算法不受指纹图像方向及其位置的影响,实现过程简单,识别精度高,平均比对时间少,适用于处理不同类型的图像数据。     

正交旋转不变 V 矩及其在图像重建中的应用

定义在单位圆盘上的正交旋转不变矩函数(如Zernike矩) 具有非常广泛的应用. 本文基于一类正交分段多项式函数系--V系统, 构造了一种新型的矩函数, 称之为正交旋转不变V矩(简称为V矩). 除了正交性、旋转不变性之外, 由于V系统具有次数低、表达式简单的优点, V矩能够避免传统矩函数中高阶多项式的计算, 从而能够保证数值稳定性, 降低计算复杂度. 实验结果表明, V矩比传统的正交旋转不变矩具有更好的图像重建与图像检索结果.     

基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测

为了获取鲁棒的特征区域,提出了一种基于轮廓的旋转和尺度不变区域的检测算法。算法应用多尺度乘积LoG(Laplacian of Gaussian)提取轮廓上稳定的角点作为特征点。根据角平分线的旋转和尺度不变性提取特征方向,利用特征方向求得特征半径。由角点、特征方向和特征半径构造不变区域。进行了特征匹配的实验,图像集包含旋转、尺度、仿射、光照和压缩五种变换,算法获得了很好的匹配结果。结果表明算法简单快速,具有较强的鲁棒性和广泛的应用性。     

一种采用脊线特征的指纹模糊匹配方法

针对目前指纹识别系统主要采用手指上细节点的分布来表征和匹配指纹,提出了一种采用指纹脊线特征的匹配算法,以提高细节点数量较少情况下的匹配精度.在特征提取阶段,通过脊线采样,只存储脊线采样点集以降低存储量;在匹配时,对欲匹配的两指纹利用细节特征配准脊线集,在重合区域内对两指纹脊线统一进行编码,通过编码的比较确定相似脊线;以相似脊线的相同位置编码为论域,以相同位置编码的相似程度为隶属度,建立衡量脊线相似程度的模糊集,采用加权平均法对多个相似脊线模糊集进行综合评判得到两指纹脊线总体相似度.最后将脊线匹配相似度与细节点匹配相似度进行加权融合得到两指纹最终的相似度.在FVC2004指纹库上的实验表明该算法能够有效提高指纹匹配的准确性.     

Efficient fingerprint matching algorithm for Integrated Circuit Cards

Fingerprint matching is a crucial step in fingerprint identification. Recently, a variety of algorithms for this issue have been developed. Each of them is application situation specific and has its advantages and disadvantages. It is highly desired to develop an efficient fingerprint verification technology for Integrated Circuit (IC) Cards or chips. IC cards have some special characteristics, such as very small storage space and slow processing speed, which hinder the use of most fingerprint matching algorithms in such situations. In order to solve this problem, the paper presents an improved minutia-pattern (minutiae-based) matching algorithm by employing the orientation field of the fingerprint as a new feature. Our algorithm not only inherits the advantages of the general minutia-pattern matching algorithms, but also overcomes their disadvantages. Experimental results show that the proposed algorithm can greatly improve the performance of fingerprint matching in both accuracy and efficiency, and it is very suitable for applications in IC cards.     

利用贪心算法进行三角剖分的指纹匹配方法

针对指纹识别过程中的指纹匹配算法的准确性以及识别效果等问题,结合计算几何中平面点集的三角剖分方法-贪心算法的特点,将其引入指纹匹配处理,提出了一种基于三角网格(用贪心算法进行平面点集的三角剖分)的指纹匹配方法。该方法通过对细节点的拓扑结构进行三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到三角形网格,并基于该网格寻找若干参考点对,最后通过将两幅指纹图像进行姿势调整构成待识别指纹图像,使用获得的参考点对实现基于点模式的指纹匹配。经分析该方法是一种行之有效的指纹匹配方法,确保了指纹旋转、指纹平移参数计算结果的准确性,有效地提高了最终的识别效果。     

指纹特征匹配算法的研究与实现

指纹特征的匹配是实现指纹识别的重要环节,现有的匹配算法大多需要反复的调整每一个点来与图像模版中的点相对应,这样就加大了匹配算法的计算复杂度,因而无法满足指纹实时识别系统的要求.为此提出了通过快速确定参考、旋转和平移参数的方法,以实现指纹特征匹配算法的实时要求.实验结果表明,该特征匹配算法在满足实时性要求的前提下,其性能指标完全符合一般的商业用途.     

指纹纹线的提取和匹配

针对传统指纹细节点提取和匹配方法在处理低质量图像上的不足,首先提出了一种利用复滤波器准确定位指纹图像中心点的方法,克服了传统自动指纹识别中寻找指纹中心点不够精确的缺点。同时提出了一套基于轮廓的指纹特征提取和匹配算法,此算法利用指纹的总体结构特征,提高了匹配的正确率。实验结果表明,该算法具有相当高的识别率和较强的鲁棒性。     

一种基于混合匹配的指纹识别方法

为克服传统的基于细节点匹配的不足,对基于点模式匹配算法与改进的2DPCA匹配算法的混合识别算法进行了改进。改进后的算法在点模式匹配算法中加入改进的2DPCA算法的初匹配得分权重,提高了点模式匹配算法的准确性;并利用点模式匹配算法对2DPCA算法的匹配结果进行二次匹配,同时也提高了2DPCA算法匹配的准确率。     

Fast fingerprint identification for large databases

Fingerprint matching has emerged as an effective tool for human recognition due to the uniqueness, universality and invariability of fingerprints. Many different approaches have been proposed in the literature to determine faithfully if two fingerprint images belong to the same person. Among them, minutiae-based matchers highlight as the most relevant techniques because of their discriminative capabilities, providing precise results. However, performing a fingerprint identification over a large database can be an inefficient task due to the lack of scalability and high computing times of fingerprint matching algorithms.In this paper, we propose a distributed framework for fingerprint matching to tackle large databases in a reasonable time. It provides a general scheme for any kind of matcher, so that its precision is preserved and its time of response can be reduced.To test the proposed system, we conduct an extensive study that involves both synthetic and captured fingerprint databases, which have different characteristics, analyzing the performance of three well-known minutiae-based matchers within the designed framework. With the available hardware resources, our distributed model is able to address up to 400 000 fingerprints in approximately half a second. Additional details are provided at http://sci2s.ugr.es/ParallelMatching.     

单芯片微小型指纹识别系统设计与实现

嵌入式指纹识别产品的推广应用一直受到成本和体积因素的制约。提出一种基于ARM7处理器芯片LPC2106为核心的单芯片嵌入式自动指纹识别系统设计方案,给出了系统组成的电路结构,运用了一种高效率的嵌入式指纹图像拼接及识别算法软件,并设计出用于改善指纹识别性能的指纹引导槽方案。结果表明,2秒内能完成20个指纹用户的识别,在认假率为十万分之一时,拒真率不超过百分之三,达到国家有关标准的要求。该产品体积小,价格只有同类产品的约三分之一,可应用于指纹门锁、指纹保险箱、指纹遥控器等领域。     

一种改进的指纹图像细化算法

在自动指纹识别系统中,细化占有重要的地位,现有的指纹细化算法存在很多问题,如细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等。对快速细化算法和改进的OPTA细化算法进行了分析和研究,指出这两种算法在指纹纹线和分叉点处图像细化不彻底等缺陷。同时将两种细化算法有机结合,设计了一组改进的细化模板,提出了一种新的细化算法。实验结果证明：该算法与传统的细化算法相比没有破坏纹线的连接性,不会引起纹线的逐步吞食,又保护了指纹的细节特征。而且该算法运算速度也大大加快,处理后的指纹图像细化完全,骨架接近纹线中心线,光滑无毛刺,方便特征提取和减少匹配的复杂度。