指纹图像质量测评方法研究

指纹图像质量的好坏对自动指纹识别系统的性能有着重要的影响,如何有效地评测指纹图像的质量和排除低质量的指纹图像是一个比较难的问题。从宏观和微观两方面出发,通过多个关键的评测指标来判断所采集的指纹图像是否符合一定的质量标准,对不符合质量标准的指纹图像要求重新采集,最后对指纹图像质量提出了更完整的评价体系。该评测方法是在充分考虑了指纹识别系统的特点之后提出,因此能很好地评测指纹图像的质量,从而提高系统的准确性和可靠性。     

指纹图像质量评估的研究与应用

指纹图像质量评估是自动指纹识别系统(AFIS)中重要的一个环节。指纹采集仪采集的指纹图像质量对预处理及指纹识别的效率有很大的影响。分析了现有的指纹采集细则,对有效面积、灰度变换、干湿、位置偏移等方面对指纹图像质量的影响进行了深入的探讨,并提出一种改进的基于边缘细节点信息的指纹图像质量评估方法,对采集到的指纹图像进行质量评测,为图像的预处理提供质量较高的指纹图像。实验证明,该方法对不合格的指纹图像有较好的过滤效果,有利于提高整个系统的效率。     

基于临界特征点的图像匹配算法

指纹图像质量的自动评价是指纹识别系统中的关键步骤。该文从指纹识别实际应用的需要出发,提出了一种指纹图像质量的自动评价方法。该方法从指纹采集的有效区域、指纹按压的位置、图像的灰度变化、方向一致性及脊线纹理清晰程度等方面综合评价指纹图像,在指纹登录过程中对图像质量不好的情况给用户有效的提示,以便重新获得更高质量的图像;对指纹局部区域的质量等级进行标注,提高指纹特征匹配的可靠性。实验结果表明这种方法能够对不同质量的指纹图像进行有效的评价,提高了自动指纹识别系统的准确性和可靠性。     

指纹图像质量评估的研究与应用

指纹图像质量评估是自动指纹识别系统（AFIS）中重要的一个环节,它将在对指纹图像进行分割、细化等预处理操作之前对图像质量进行评估,去除不满足要求的指纹图像以提高后续处理的鲁棒性。文章分析了现有的指纹采集细则,对有效面积、干湿、位置偏移、方向模糊等方面对指纹图像质量的影响进行探讨,对采集到的指纹图像质量进行质量评测,为图像的预处理提供质量较高的指纹图像。实验证明,该方法对不合格的指纹图像有较好的过滤效果,有利于提高整个指纹识别系统的效率。     

指纹图像质量的自动评价方法

指纹图像质量的自动评价是指纹识别系统中的关键步骤。该文从指纹识别实际应用的需要出发,提出了一种指纹图像质量的自动评价方法。该方法从指纹采集的有效区域、指纹按压的位置、图像的灰度变化、方向一致性及脊线纹理清晰程度等方面综合评价指纹图像,在指纹登录过程中对图像质量不好的情况给用户有效的提示,以便重新获得更高质量的图像;对指纹局部区域的质量等级进行标注,提高指纹特征匹配的可靠性。实验结果表明这种方法能够对不同质量的指纹图像进行有效的评价,提高了自动指纹识别系统的准确性和可靠性。     

指纹图像质量自动评测方法研究

要准确地从指纹图像中提取细节点,在很大程度上依赖于所采集的指纹图像的质量。为了提高指纹识别系统的性能,必须对输入到系统的指纹图像进行质量的自动评测。提出一种新的方法,先从指纹图像提取5个评测参数,组成质量评测向量,再采用小样本情况下具有分类优势的支持向量机（SVM）对指纹图像进行分类,将指纹图像分为好、中、差三类。实验表明,提出的方法能有效地进行指纹图像质量自动评测。     

指纹图像质量评价方法

指纹图像质量的好坏对于自动指纹识别系统的性能有着重要的影响.根据指纹图像本身的纹理特征,提出一种新型的指纹图像质量评价方法.首先将指纹图像分成ω×ω的子块,对每一图块进行多通道Gabor滤波,用滤波结果的均值和标准差进行图像的有效面积和纹理质量的分析;再检测图像的奇异点的位置;最后综合以上几个参数,给出图像的最终评价结果.实验结果表明:该算法能有效地判断指纹图像的质量,有助于提高自动指纹识别系统的整体性能.     

基于SVM的指纹图像质量评测方法

提出一种新的基于SVM的指纹图像质量评测方法,将支持向量机(SVM)引入到指纹图像质量评测中来,并提取了11个参数来有效地评测指纹图像的质量,避免传统指纹图像质量评测方法中使用经验阈值来评测单个指标质量所带来的人为偏差。借鉴机器学习的思想,提出采用SVM分类器对指纹质量进行学习和分类,实验表明这种方法是有效的。     

多指标融合的指纹图像质量评测方法

提出一种将分级排除和综合评测相结合的多指标融合的指纹图像质量评测方法。该方法综合考虑指纹图像的局部特征和全局特征,通过从空域和频域上提取质量评测指标,采用非线性加权平均的数学模型计算指纹图像的质量得分,得到对指纹图像质量的客观评测结果。在FVC2004标准指纹库中进行实验,结果证明该方法可以准确、客观地评测指纹图像质量,评测结果与专家的视觉评测结果接近。     

基于图像质量评价的嵌入式指纹采集系统

指纹图像质量的好坏对于嵌入式自动指纹识别系统的性能有着重要的影响。利用FPS200的参数可调的特征及其指纹图像本身的方向特征,提出了一种新的针对FPS200指纹传感器获取的图像质量评估方法。通过方向图检查其有效面积与图像的清晰程度,判断图像质量是否合格。若不合格,则调整FPS200的参数,直至获得高质量的指纹图像。实验表明:该方法可以明显提高嵌入式指纹识别系统的整体性能。