图像采集综合评估的嵌入式指纹识别系统

为提高指纹采集与指纹图像数据处理的效率,设计一种新型的指纹识别系统,采用了专用指纹芯片、指纹传感器芯片和LCD显示模块。设计了一种指纹图像综合评估算法,采用综合基于方向图的灰度值计算、计算灰度值的前背景分割、计算优势方向块的图像质量分析、计算灰度均值和标准差的指纹图像干湿程度分析、指纹位置的分析等技术和方法,对指纹图像进行处理,并将指纹图像的评估结果输出到显示屏上。系统已应用于医疗机构的EMR系统中。     

指纹的脊频率估计

本文提出了一种新的指纹图像脊频率的估计方法。该方法通过给定的模板对指纹采样信号卷积，增强了信号峰值，抑制了噪声，从而还原出指纹的脊谷结构，提高了指纹脊频率估计的精确性，有利于指纹识别时的其他后续操作。实验结果表明，与以往的一些脊频率估计算法相比，在精确性和及时性方面，本文所提出的方法用来估计脊频率有明显的优势，更适合于在线指纹识别系统。     

基于脊向指纹滤波算法

滤波技术是指纹预处理中的关键步骤.本文提出了一种基于脊向指纹滤波预处理方法.首先利用改进后的极值滤波器对指纹图像进行滤波,再用本文所提出的脊向滤波器对结果进行处理.实验结果验证了此方法的有效性.     

一种高容量盲检测图像指纹算法

针对共谋攻击,提出了一种高容量的空域盲检测图像指纹算法.用抗共谋攻击码(ACC)调制正交基向量生成二值指纹,根据指纹状态对图像灰度值量化嵌入指纹.追踪共谋者时,首先根据待检图像像素灰度所属区间提取指纹,然后计算其与正交基向量的内积得到一新向量,对其用软阈值方式进行处理,最后追踪共谋者.指纹嵌入提取采用量化方式,是一种盲...     

一种基于线性分类器的通用指纹分割方法

针对不同传感器采集的指纹难以进行统一准确的分割的问题,提出主频率带能量比值,归一化的灰度均值及灰度对比度值三个更为通用的指纹描述特征,并利用这三个指纹特征,使用SVM方法训练一个线性分类器,对指纹进行有效分割.实验表明,该方法不仅实现了对指纹的准确分割,在FVC2002指纹数据库上平均分割误差约为2%,并且该分割方法具有很好的通用性,适用各种传感器采集的指纹.     

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.     

指纹图像对比度模糊增强算法

指纹图像采集过程常会造成对比度不强等非线性失真,基于模糊逻辑的处理方法常用于改善指纹图像质量。研究了模糊特征平面增强算法和基于广义模糊算子的图像增强算法,将两种算法应用于指纹图像对比度增强,并对增强结果进行比较分析。实验结果表明,采用这2种方法均可以在一定程度上提高指纹图像低灰度区域和高灰度区域之间的对比度,从而提高图像的质量,使增强后的指纹图像结构更清晰。     

基于块方向图的指纹中心点定位

提出了一种基于块方向图的指纹中心点定位方法,该方法先利用灰度梯度法得到指纹块方向,再利用块搜索得到指纹的大致中心点位置,最后根据块的Poincare index算法得到指纹确定的中心点位置,该算法简单、快速、鲁棒性好。     

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．     

结合方差和方向的指纹图像分割算法

指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程。良好的指纹分割能够有效提高特征提取精度和减少后续处理时间,在指纹图像预处理中具有重要作用。结合指纹图像灰度方差和方向信息,提出一种指纹图像分割算法。将指纹图像分块,计算每块灰度方差和点方向图,根据图像块方差和点方向一致性设定两种分割阈值实现基于方差和方向的指纹图像分割。实验结果表明该算法兼具方差法和方向法的优点,简单快速,是一种有效的指纹图像分割方法。     

一种基于指纹细化图的脊线追踪算法

指纹属性是指纹的重要特征,脊线追踪是进行指纹属性拾取的前提。本文提出了一种在细化后的指纹图像上实现脊线追踪的算法,该算法以细节端点和叉点为起始点,沿着脊线的方向逐点进行跟踪,从而遍历指纹细化图中所有脊线。实验结果表明,该算法对细化后的指纹图像具有较好的脊线追踪效果,从而为指纹属性的拾取打下了良好的基础。     

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。     

一种指纹图象的特征提取方法

本文提出一种指纹图象的特征提取方法，指纹中心点定义在纹线上曲率最大处，从而统一了中心点的定义，提取的细节特征量是特征点的性质、特征点到指纹中心点连线与指纹方向间夹角以及特征点与中心点间隔的纹线数，并进行了对比实验，效果良好。     

Filterbank-based fingerprint matching

Biometrics-based verification, especially fingerprint-based identification, is receiving a lot of attention. There are two major shortcomings of the traditional approaches to fingerprint representation. For a considerable fraction of population, the representations based on explicit detection of complete ridge structures in the fingerprint are difficult to extract automatically. The widely used minutiae-based representation does not utilize a significant component of the rich discriminatory information available in the fingerprints. Local ridge structures cannot be completely characterized by minutiae. Further, minutiae-based matching has difficulty in quickly matching two fingerprint images containing a different number of unregistered minutiae points. The proposed filter-based algorithm uses a bank of Gabor filters to capture both local and global details in a fingerprint as a compact fixed length FingerCode. The fingerprint matching is based on the Euclidean distance between the two corresponding FingerCodes and hence is extremely fast. We are able to achieve a verification accuracy which is only marginally inferior to the best results of minutiae-based algorithms published in the open literature. Our system performs better than a state-of-the-art minutiae-based system when the performance requirement of the application system does not demand a very low false acceptance rate. Finally, we show that the matching performance can be improved by combining the decisions of the matchers based on complementary (minutiae-based and filter-based) fingerprint information.     

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%。     

基于小波边缘提取和脊线跟踪技术的SAR图像河流检测算法

该文提出了一种在SAR图像中有效地得到连通河流的检测方法。算法基于二进小波变换的边缘提取和脊线跟踪技术。该文应用小波变换多尺度特性进行边缘检测,采用小波域系数直接相关的方法提取边缘。该方法比WTMM获取边缘点的算法更加简单高效。在解决连接不连续边缘点和水域连通问题时,该文采用了指纹提取中的基于灰度级图像的脊线跟踪技术,从而避免了已广泛应用于海岸线连接中的Snake模型的一些缺点。结果证明该文算法更高效,对复杂的河流边缘适应性更强,算法得到的河流检测结果连通性更好,定位准确。     

指纹纹路间距的计算

纹路间距是指纹的重要特征，经常用于指纹增强、纹路提取等过程中。纹路间距计算的准确性关系到图像增强的效果和纹路提取的准确性等。本文提出了一种计算平均纹路间距的方法，将各局部区域在一条穿过该区域中心并且各点切线方向都和纹路走向垂直的曲线上投影，根据投影信号得到每个局部区域的纹路间距，据此计算出整个图像的平均纹路间距。