基于8方向脊向滤波器的指纹预处理方案

在自动指纹识别系统中,对时间复杂度高的指纹图像预处理算法进行研究,为了有效地去除指纹图像中的噪声,提高识别速度以应用于实时系统,提出了一种基于8方向脊向滤波器的指纹预处理方案。该方案在求取点方向图时以方向逼近法为基础,引入均值滤波的思想以降低图像中噪声的影响,获取一致性更好、性能更稳定的点方向图;然后根据脊向滤波器的设计原理,优化设计了一组对应于指纹图像方向信息的8方向脊向滤波器模板;最后运用查表法,对于指纹图像中的每个像素点选取与其方向信息相应的滤波器模板进行图像增强。在FVC2004公布的指纹图像数据库DB1_B上,按照FVC2004测试标准所做的试验结果表明,本文所提方案简单快速有效,能够应用于实时的自动指纹识别系统。      

一种指纹图像预处理算法探究

本文主要针对指纹图像预处理方法进行研究,提出了基于图像局部方差的指纹分割、基于方向场的指纹二值化和基于水平滤波器与分离滤波器组合的上下文滤波方法,最后提出了基于改进OPTA算法指纹细化方法,MATLAB仿真结果表明,本文的方法克服了噪声影响,图像细化效果良好。     

基于脊线校正的非接触式指纹识别研究

对比传统接触式指纹识别,非接触指纹识别在卫生安全性和用户接受度等方面具有更大的优势,但由于采样条件和指纹自身的问题,导致的脊线图存在伪脊线或特征点是其主要挑战。针对以上问题,在将指纹图像进行改进的自适应对比度增强（adaptive contrast enhance, ACE）和通过自定义Gabor滤波器对二值化的脊线进行滤波增强的预处理前提下,提出了一种基于指纹结构的脊线和特征点优化（ridge and minutiae optimization, RMO）算法。该算法能够有效地在对伪脊线校正的基础上剔除伪特征点,进而提高特征点信息获取准确性和提升指纹识别效率。为了验证本文所提出方法的有效性,基于一个公共非接触式指纹数据集,设计了两组实验,分别验证上述方法是否能准确、有效的获取指纹特征点信息和该方法对于基于特征点匹配的指纹识别的收益。最终在实验以及结果讨论环节,证明了本文提出的RMO算法能够高效地对指纹特征点信息进行提取,以及该算法能够显著提升指纹识别准确率。     

一种指纹奇异点区域图像增强算法

指纹图像奇异点附近区域的增强一直是指纹图像增强的难点,针对Separable Gabor滤波会破坏指纹邻近奇异点区域的纹线结构,方向傅里叶滤波在一般区域修复指纹纹线效果不明显这一问题,本文融合两种算法的优势,提出一种新的滤波方法(FS-Gabor)。先对指纹图像进行预处理,得到指纹的方向、频率信息和掩膜信息。接着找出指纹图像的奇异点,并在奇异点附近标记出一定大小区域。最后根据像素点的位置采用不同的滤波方法。同时,本文提出了一种改进的指纹图像频率估计方法,扩大了指纹图像有效区域面积。实验结果表明,经本文方法滤波的指纹图像的EER(Equal Error Rate)比方向傅里叶滤波低26%,比Separable Gabor低49%。     

非接触指纹图像识别算法研究

非接触指纹识别具有接受程度高、防伪性高、卫生性高等优点,是目前生物特征识别领域的研究热点,但是非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂,指纹图像会出现旋转和平移现象,且脊、谷线的对比度较低,这些因素严重影响了非接触指纹的识别性能.采用接触式指纹图像处理方法很难达到良好的处理效果.本文根据非接触指纹图像的特点提出了相应的非接触指纹图像的预处理方法.首先采用图像YCbCr模型中的Cb分量和Otsu法相结合的方法进行手指区域的提取.其次采用高频强调滤波和迭代自适应直方图均衡化相结合的图像增强算法进行图像增强处理,再用简化的Gabor函数模板进行二次增强,然后提出了一种手指指纹ROI区域提取的方法.最后本文采用基于AR-LBP算法进行特征提取,利用最近邻分类器进行特征匹配.实验结果表明,本文提出的非接触指纹算法能够达到很好的图像识别效果.     

指纹增强算法研究

文章主要研究指纹图像的增强算法,在文中改进了基于STFT(Short Time Fourier Transform)的指纹增强算法,有效的去除了使用STFT增强后图像当中存在的块效应;并且本文提出了一种融合自适应滤波器和Gabor滤波器的增强方法,克服了自适应滤波器断裂脊线连接能力较差和Gabor滤波器分离粘连脊线能力较弱的缺点.实验结果表明这两种方法取得了较好的滤波增强效果.     

基于连续方向图的指纹智能预处理算法

文中研究了一种利用Sobel算子提取脊线任意方向的方法,并在融入了指纹图像的特性知识后,提出了一任意方向滤波的指纹智能预处理算法,对于不同质量的指纹图像进行方向滤波,取得了较为理想的结果,实验证明该方法可以较为准确地提取出指纹脊线的方向,对噪化的指纹图像具有较好的鲁棒性。     

基于自适应方向滤波器的指纹图像增强

指纹图像增强在自动指纹识别系统中有着非常重要的地位,是指纹识别系统研究的重点之一,根据现有方向滤波器的特点和使用,采用一种基于指纹方向图的具有大小自适应性的方向滤波器对指纹进行滤波增强,较好地解决了方向滤波器滤波时的速度和实现优化问题.     

一种基于方向信息的指纹识别预处理方法

主要论述在开发指纹识别系统中所采用的一套预处理方法。通过对指纹图像进行预处理,为预处理后边的匹配、识别打下良好的基础。本文充分利用指纹图像方向性强的这一特点,在整个指纹图像预处理过程(包括分割、增强、二值化、平滑、细化、去伪)中,利用这些方向信息,通过采取一些特殊的图像处理方法,使得指纹的脊、谷线更加分明,便于进行特征提取、识别等,本文对500幅指纹图像(包含15%的低质量指纹图像)做了实验,其中90%都能达到较好的处理结果。     

指纹图像预处理和特征提取

在对现有的指纹图像增强算法研究和分析的基础上,结合指纹图像的方向特性和灰度特性,提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法.先利用Kirsch算子得到指纹图像的方向场,并对指纹图像进行方向中值滤波,然后通过图像的边缘强度设计局部自适应阈值对指纹图像进行二值化,最后在指纹的细化图像上提取出指纹的细节特征点,并对其进行去伪处理.实验结果表明,该方法处理效果好,运算速度快.     

基于Gabor滤波器的指纹图像增强研究

为了能够正确提取指纹图像中的关键特征,除了有效的方向计算和图像分割方法之外,指纹图像的纹路增强也是指纹识别中提高特征提取正确率的一个重要手段。在Gabor滤波器的基础上,使用平均频率的指纹增强方法,并在运算过程中对滤波算法进行优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法对低质量图像具有显著的增强效果。     

基于特征融合的指纹分割算法

指纹图像的分割是指纹识别系统中的重要环节之一，分割算法的优劣直接影响指纹自动识别系统的性能，因此指纹分割技术的研究有着重要的意义。一幅指纹图像，在指纹区灰度变化剧烈，在垂直于指纹局部方向上有着稳定的周期性。现对梯度和指纹周期设定阈值，提出了一种融合梯度和周期两种特征的分割算法。在梯度的计算上改用旋转不变的Sobel算子；在局部周期的计算上，通过对傅里叶变换的分析推理，提出了一种新的周期计算方法。分析、处理结果都表明：该算法抗噪能力强、分割效果好，具有很高的实用价值，能够满足一般指纹识别系统性能要求。     

基于改进脊波变换的红外视频图像高质量复原

为了实现红外视频降质图像高质量复原,采用一种基于改进脊波变换的图像复原算法来进行处理。该算法首先对降质图像进行改进脊波变换,然后提出一种具有加权改进自适应伪中值滤波算法对脊波系数进行处理,最后针对滤波后图像中时常出现的"环绕"现象,引入自适应Wiener滤波算法来抑制。进行了理论分析和实验验证,取得了相关模拟降质图像、真实降质图像以及峰值信噪比的测试数据。结果表明,该算法性能优于伪中值滤波以及两类脊波变换去噪算法。这对于实现红外视频降质图像复原研究是有帮助的。     

指纹图像增强算法研究

指纹识别是一种重要的利用生物特征的个人身份识别技术。指纹图像增强是指纹识别系统中的必要步骤。针对指纹图像中的噪声干扰,提出一种基于指纹局部方向的指纹图像增强算法。首先利用图像的局部灰度分布特点计算局部方向角;然后利用局部正交方向轴线上的灰度投影量估计局部脊线频率;最后利用自适应的具有方向选择和频率选择的Gabor滤波器对原图像进行滤波增强。实验结果表明,此算法能有效地抑制噪声,而保持真实的脊线结构。     

A Fingerprint Minutiae Matching Method Based on Line Segment Vector

Minutiae-based fingerprint matching is the most commonly used in an automatic fingerprint identification system. In this paper, we propose a minutia matching method based on line segment vector. This method uses all the detected minutiae （the ridge ending and the ridge bifurcation） in a fingerprint image to create a set of new vectors （line segment vector）. Using these vectors, we can determine a truer reference point more efficiently. In addition, this new minutiae vector can also increase the accuracy of the minutiae matching. By experiment on the public domain collections of fingerprint images fvc2004 DID set A and DB4 set A, the result shows that our algorithm can obtain an improved verification performance.     

一种基于曲线累积的指纹图像增强新方法

提出了一种基于马尔可夫随机场的指纹图像增强新方法，它用来描述纹线的局部随机特性，然后多次进行曲纹线方向和幅值引导的曲线累积，直到能够区分指纹中脊与谷的统计差别．实验结果表明这种方法不仅能提高指纹图像中纹线脊与谷的对比度，还能有效保持纹线的细节特征．