指纹自动识别中图象分割方法的研究

图象分割的一般方法是基于图象灰度特性的,但这种方法不适合于低对此度或增强后的图象,对于指纹图象的分割,基于方向信息的方法更为适合,但它也有一些限制。而将两种方法合理的结合,则可较好地解决这些问题,实验表明,这种复合方法对于指纹图象的处理是很有效的。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法．

指纹增强对于提高细节特征的准确率以及整个自动指纹识别系统的性能都有着十分重要的意义。文中采用基于梯度的sobel算子方法求取指纹的方向图，并对传统的公式进行了补充；然后利用指纹的纹线局部方向一致性和纹线宽度信息，通过一组方向滤波器来实现指纹的增强。试验结果表明该方法对改善指纹图像的质量十分有效。     

微机上的指纹自动识别系统

本文系统地介绍了一个微机上的指纹自动识别系统，又称ＡＦＩＳ（ａｕｔｏｍａｔｉｃｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ）。在指纹识别过程中，由于指纹库中的指纹数量庞大，所以指纹比较即使对指纹专家来说也是一个繁琐而又枯燥的工作，有关部门迫切需要计算机的帮助来完成指纹比较工作，所以实现一个指纹自动识别系统是非常必要的。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法

指纹增强对于提高细节特征的准确率以及整个自动指纹识别系统的性能都有着十分重要的意义.文中采用基于梯度的sobel算子方法求取指纹的方向图,并对传统的公式进行了补充;然后利用指纹的纹线局部方向一致性和纹线宽度信息,通过一组方向滤波器来实现指纹的增强.试验结果表明该方法对改善指纹图像的质量十分有效.     

一种基于参考点方向的指纹极坐标匹配算法

指纹匹配是实现指纹识别的重要环节,提高识别率并减少算法复杂度是指纹匹配的核心问题。本文针对现有指纹识别系统荐在的参考点定位复杂、准确度不够高、适应性不够强等问题,提出了一种利用指纹的方向图和指纹纹线特征相结合确定参考点的方法,并通过调整极角进行基于极坐标的点点匹配,显著提高了指纹匹配的速度和精度。实验结果表明,该算法复杂度低、鲁棒性好、识别率较高,有较强的实用性。     

指纹自动识别系统

介绍了一个指纺自动识别系统的工作过程，从指纹的预处理，特征提取到识别，侧重于指纹自动识别中的图像分析。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等步骤。其中图像预处理中的指纹图像增强是最关键的步骤,直接影响特征提取和匹配。为了消除噪声以提高指纹图象的质量,本文给出了一种基于方向滤波的指纹图像增强算法,根据方向图构建方向滤波模板对指纹图像进行滤波,并对滤波后的图像进行去噪处理。实验结果表明了本文采用的方法有更好的效果。     

指纹自动识别系统中的预处理技术

预处理是指纹自动识别过程中的第一步，它的好坏直接影响着指纹自动识别的系统的效果。文中分灰度去噪，二值化，二值滤波法噪，细化等几部分。详细分析了介绍了指纹自动识别系统中的预处理技术，文中所介绍的算法都是经实践证明并取得了很好的效果的，具有很高的使用及参考价值。     

基于纹理分析的指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理是近年来自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是实现后续处理的前提。文中在分析了方差作为分割指标的局限性基础上,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于纹理的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,文中算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强。     

指纹图像处理中方向信息的研究

指纹自动识别已成为个人身份识别的有效手段。指纹图像的方向信息对指纹的预处理、分类及匹配有着重要的作用。该文介绍了一种直接利用指纹灰度信息进行指纹图像方向图计算的方法，实验结果表明，它是行之有效的。     

基于遗传算法的指纹图像二值化算法研究

将遗传算法用于计算指纹图像二值化阈值,首先说明了染色体编码方法,其次利用赌轮法产生初始化种群,说明了有关适应函数表达形式,最后说明有关选择算子、交叉算子和变异算子的实现方法,通过算法实现表明,利用遗传算法所得到的阈值进行二值化处理,效果非常好。     

指纹图象特征提取的新方法

指纹特征的提取在指纹自动识别系统中是一个必不可少的重要环节。指纹特征通常包括指纹奇异点和细节特征点。文章在给出了一种计算指纹方向图的新方法基础上提出了奇异点的提取新方法。实验表明该方法能够准确地提取出指纹的奇异点,并具有较强的抗干扰性。针对指纹图象质量较差时,存在大量的伪细节特征点,文章提出了一种新的细节特征点验证的方法,获得了良好实验结果。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

论文在传统指纹图像增强算法的基础上,提出了一种改进的方向滤波指纹图像增强算法,算法速度得到提高,指纹图像增强效果显著。算法以方向滤波为基础,通过Sobel算子计算指纹图像的梯度和方向,根据指纹的特点设计方向滤波矩阵,由指纹局部方向选择相应方向滤波矩阵进行滤波,使指纹图像在纹线方向上得到增强,在垂直纹线方向上得到减弱,从而增加了前景和背景的对比度,消弱了噪声干扰,突出了指纹的有效信息,为后续的处理过程提供了良好的图像基础。     

一种基于新特征的有效指纹图像分割算法

指纹图像分割在自动指纹识别系统中发挥了非常重要的作用,有效的分割不但可以减少后续处理的时间,而且可以大大增强特征提取的可靠性,提高系统识别的准确性.主要做了两个方面的工作:提出了一种称之为有效点聚集度的新的指纹图像分割特征;依据有效点聚集度及文献[1]中提出的块聚集度特征,提出了一种有效的指纹图像分割方法,该方法首先采用有效点聚集度对指纹图像做粗分割.然后对粗分割结果采用基于迭代的方法进行后处理,接着运用块聚集度在第一次后处理结果的基础上做细分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果做第二次后处理.大量实验证明:相对于已有常用的指纹图像分割特征,有效点聚集度具有鉴别能力强、鲁棒性好、分割出的前景、背景区域较为集中的特点;基于有效点聚集度及块聚集度提出的指纹图像分割算法具有较高的准确性及较强的适应性.     

基于Matlab实现的指纹图像预处理算法

指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败,在前人的基础上提出了一套基于Matlab实现的指纹图像预处理算法.文中给出了用Matlab对每个指纹图像处理功能模块的算法实现、改进方法及处理结果,主要包括去边缘背景,块方向图求取,增强和二值化的合并,细化.用Matlab实现的这种方法,既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试,又可以很直观地看到图像处理算法的效果,有效配合了算法的研究.实验证明,用Matlab实现的算法的处理结果比较理想,满足识别的应用性.     

Gabor滤波器在基于细节点的指纹识别中的应用

针对指纹图像的特点,建立了一套指纹图像预处理体系,为指纹特征点的提取和比对奠定了良好的基础;文中主要进行了以基于细节点的指纹识别系统的处理流程为线索,设计了适合于这种指纹识别系统的Gabor滤波器,并对Gabor滤波器各参数的设定进行了改进;实验结果表明改进后的Gabor滤波器的处理效果明显优于传统算法.     

基于Radon变换的指纹图像滤波增强方法

基于Gabor滤波实现过干指纹图像的增强是一种较好的方法,如何估计Gabor滤波器的参数是解决问题的关键。本文采用Radon变换来估计Gabor滤波中的方向和频率,然后进行Gabor滤波增强。通过对FVC2000指纹库中的部分过干的指纹图像进行增强,结果表明,该方法增强效果明显,处理速度较快。     

基于扇区划分的细节点采样指纹匹配算法

在对指纹匹配算法进行了深入研究及总结现有算法优缺点的基础上,提出了新的基于扇区划分的细节点采样指纹匹配算法。本算法以指纹图像参考点为中心,分扇区对细节点数目进行采样统计以构造新的指纹特征向量,再利用距离最小准则进行指纹匹配。实验结果表明,本算法有效提高了指纹图像的匹配效果和运行速度。     

基于PC机自动指纹识别系统研究

随着信息科学技术的飞速发展,人们对社会公共安全和个人的信息安全都提出了更高的要求。该文首先论述了指纹识别技术的发展情况,从概念上给出了什么是生物识别技术以及指纹识别技术,并简单而明了地说明了指纹识别技术的原理和特点。     

基于指纹识别的通信电台识别仿真算法研究

研究电台准确识别的问题。在准确跟踪敌台活动、检测有效信息的过程中,由于信号受到哭声影响,实现识别较难。当待识别电台是相同调制模式和型号的不同电台个体,发射信号的差别非常细微。传统的关于暂态信号的识别方法是利用瞬间的暂态信号提取细微特征信息,造成信号的信噪比不高,不能正确识别电台信号。为了解决上述难题,提出了应用电台指纹的电台识别技术,通过对电台的稳态信号进行分析,计算信号的双谱特性,采用方形双谱和核主元分析算法,提取出信号中细微的指纹信息,通过分析电台的指纹信息完成电台的识别。实验表明,这种方法能够准确将差别细微的电台识别出来,避免传统方法信噪比不高的问题,保证了电台识别的准确率,取得了满意的结果。