图像预处理与指纹特征值提取

众所周知,指纹具有"各不相同、终生不变"的特性,利用指纹可以识别身份.指纹识别技术作为一个新的IT技术领域,自身具有许多新的概念.本文利用图像处理方法对指纹图像进行预处理,即对图像进行均衡化、归一化、二值化和细化.预处理之后对图像提取特征值,包括端点分叉点和中心点.     

合谋安全的卷积指纹信息码

数字指纹是一种发行商通过在数字作品拷贝中添加唯一用户身份标记,使得能够识别出制作非法拷贝"叛逆者"的技术.目前,数字指纹方案中普遍存在着大用户数下指纹码构造过长以及无法有效叛逆跟踪的问题和缺陷.为了解决这些问题,在Boneh-Shaw的基础上,给出了指纹信息码的定义,并将卷积码与一般指纹码相结合,提出一种实际构造方法.同时,通过引入"备选子码集"的概念对Viterbi译码算法予以改进,给出了指纹信息码的译码算法.在理论与实例两方面对编码安全性质和性能的证明和分析结果均表明,所提出方案具有更短的用户信息编码长度,并实现了大用户集下有效叛逆用户的搜索.     

一种基于脊线特征的指纹匹配算贩

指纹的脊线几乎构成了指纹的全部特征,其整体结构和趋势是确定指纹的重要依据.本文算法引入了一种描述指纹脊线趋势的特征向量,并且基于该特征向量提出了一种新颖的匹配算法.算法首先在指纹图像的特征区域中进行脊线采样,根据采样结果提取脊线的特征向量,把特征向量的相似度作为指纹匹配的依据.算法避开了传统细节点匹配方法的限制,有效利用了脊线趋势的稳定性和脊线间的相对关系.实验结果表明,本文算法具有较高的匹配精度.     

基于纹理结构的指纹识别算法

为克服传统细节点匹配模型的不足,对指纹的纹理结构进行了深入分析,利用指纹纹线的不同结构作为指纹图像的特征.分析了Freeman链码描述图像的原理,用Freeman链码导数来表示所提取的指纹纹线.提出了一整套基于指纹纹线轮廓的特征提取和匹配算法,该算法具有平移、旋转不变性.由于利用了指纹的结构信息,对低质量指纹图像有一定的适应度.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.     

指纹水印证件防伪技术

对已有证件相片的面部区域进行8×8分块,逐块进行DCT变换后的DCT值的低频部分连同反映持证人身份的文档信息和系统密钥一起作为散列函数的输入,产生"指纹";将"指纹"与文档信息一起作为水印,嵌入到相片中.通过鉴别"指纹",判断证件的真伪.实验证明,这是一种有效的证件防伪技术.     

自动指纹识别中的图像预处理算法研究

提出了一种有效的指纹图像预处理方法.实验结果表明,这种算法能有效地去除指纹传感器录入指纹时,由传感器表面残留纹印引入的噪声,有效地分割出有效指纹区域与无效指纹区域,进一步增强指纹的脊线与谷线,使指纹纹线变得清晰、连续、光滑,具有较好的对比度,同时具有较快的响应速度,大大缩短了指纹图像预处理时间.     

安全高效的可撤销指纹模板构造

指纹特征加密是生物特征识别技术中最为活跃的研究领域之一.然而指纹特征是人体固有的特征,具有唯一性与终身不变性,一旦识别系统中的用户指纹模板丢失,将是永久性的.为了避免用户指纹模板丢失,基于巴特沃斯低通滤波器原型,设计了一组不可逆转换函数,将用户原始指纹模板转换为可撤销指纹模板,不同识别系统中存储的可撤销指纹模板具有互异性与不可逆性,进而有效规避原始指纹模板的不变性与公开性所带来的安全隐患.匹配精度、不可逆性、转换速度等方面的实验分析表明,所构造可撤销指纹模板方案在认证效率、安全性、计算效率等方面具有良好性能.     

一种指纹图像奇异点检测的方法

准确、可靠地检测奇异点(core点和delta点),对指纹分类和指纹匹配具有重要的意义.针对低质量指纹图像奇异点检测中精确定位和可靠性判断的难题,提出了一种检测指纹奇异点的方法.首先,对于一幅指纹图像,在同一分块尺寸下进行多次图像错位分块,并且分别在不同的图像错位分块情况下检测指纹的奇异点,得到区域相对集中的奇异点位置的集合,并计算其质心,以精确地确定奇异点的位置.然后,再在不同的分块尺寸下检测奇异点,并进一步判断上一步所检测到的奇异点的真伪.该方法利用了多次图像错位分块检测的奇异点位置相对集中和各级分块尺寸下检测的奇异点位置相互关联的特性,能够从指纹图像中较精确、可靠地检测出奇异点.在部分典型低质量指纹图像上的实验结果验证了该方法的有效性,对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性.     

一种结合细节点和纹理信息的指纹匹配算法

提出了一种新的指纹联合匹配算法.该算法基于细节点周围的纹理结构信息和细节点构造出指纹特征向量.对指纹纹理进行滤波平滑,提取纹理方向信息,进而利用指纹块的纹理信息简化数据处理过程,从而提高匹配速度.该算法计算速度快,具有较高的识别率,且能较好的正确识别偏移、信息残缺等质量较差的指纹图像,具有很强的鲁棒性,在实际应用中取得了良好的效果.     

结合滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强

指纹图像增强,是自动指纹识别系统中的重要环节.为弥补传统指纹图像增强算法的缺陷,提出一种指纹图像增强算法.在指纹块质量分级机制和复合窗口策略下,指纹图像首先在频域被具有方向选择性的方向高斯带通滤波器滤波增强;随后,二值增强指纹中的误增强区域在空域被具有方向选择性的深度玻尔兹曼机（DBM）重构.提出的方法结合了传统指纹增强算法与深度学习算法的优点,拥有很强的容错能力,能够完成对低质量指纹图像的有效增强.为了验证提出算法的性能,在公开的指纹数据库FVC2004上进行了大量实验,实验结果表明,相比于传统的指纹增强算法,提出的方法具有很强的鲁棒性,对高质量和低质量指纹均有不俗的增强表现.