基于线模式的指纹细节点匹配算法

提出了一种新的基于线模式的指纹图像细节点匹配算法,这种算法先分别找出最佳匹配点对,确定相对旋转角度,较快地确定两个指纹的相关性,之后再搜索漏的匹配点对,去掉错误的匹配点对。算法受指纹增强、后处理的影响较小,细节点相似程度受其邻域细节点影响较小。介绍了算法的具体实现方法,并用实际指纹数据进行了测试。初步测试的结果表明,此算法是指纹图像细节点匹配的一种有效算法。     

指纹细节匹配中细节点方向算法研究

本文提出了一种指纹图像匹配中细节点方向的计算方法，这种算法利用细节点所在的纹线来计算细节点的方向，实验结果表明．此算法对计算指纹图像细节点方向是有效的。     

指纹细节匹配中细节点方向算法研究

本文提出了一种指纹图像匹配中细节点方向的计算方法,这种算法利用细节点所在的纹线来计算细节点的方向,实验结果表明,此算法对计算指纹图像细节点方向是有效的。     

一种基于伪特征点消除算法的指纹细节提取方法

指纹特征提取是指纹识别技术的关键。本文介绍的方法是,指纹图像经预处理后,不对脊线做任何修复,在细化指纹图像上直接提取原始细节特征点集,然后根据图像的伪特征点的分布规律,删除伪特征点,保留真正特征点。     

基于细节点聚类的指纹匹配算法

指纹匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度。本文提出了一种新的基于细节点聚类的多参考中心指纹匹配算法。实验结果表明本文所提出的方法提高了匹配的性能。     

基于细节点聚类的指纹匹配算法

指纹匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度。本文提出了一种新的基于细节点聚类的多参考中心指纹匹配算法。实验结果表明本文所提出的方法提高了匹配的性能。     

构建细节点柱形结构的指纹匹配算法

细节点柱形编码结构是指纹匹配领域中一种新颖的三维数据结构表示。针对这种方法所面临的极大的空间存储代价和时间复杂性,以及对稀疏细节点的描述能力较弱等问题,提出了新的细节点柱形结构的匹配策略,对原有的细节点柱形编码进行改进,减少了柱形编码的计算,有效地降低了匹配时间和空间代价。同时引入了最小形变误差模型,通过对非线性形变进行度量,找回丢失的稀疏细节点对,提高了匹配的准确率。在FVC2004上的实验结果表明,新方法具有较高的效率和准确性。     

基于中心点的指纹细节结构匹配算法

指纹细节匹配算法是自动指纹识别系统(AFIS)中一项关键的任务,目前存在大量的研究和算法.依据算法是否依赖中心点,指纹细节点匹配算法可以分为两类:基于中心点的匹配算法和非中心点匹配算法.大多数非中心点匹配算法都非常耗时,因此不适合在线应用.而基于中心点方法的效率相对较高,但是这类算法极度依赖于中心点的定位精度.在本文中,提出了一种全新的基于中心点的指纹细节结构匹配算法,该算法综合了基于中心点匹配算法和非中心点匹配算法的优点,同时又避免了二者的缺点.首先利用中心点检测算法获得中心点的位置,然后在中心区域定义了一些局部的结构,同时利用这些局部结构寻找指纹细节的对应点,并通过对应点和中心点的相对关系来确认这些对应细节点.其次利用这些细节对应点匹配全局的细节信息,最后,利用匹配细节的全局距离和距离方差来判决最终匹配结果.实验结果表明,算法的匹配效果非常好,同时匹配效率较高,非常适合在线指纹识别系统的应用.     

基于矢量三角形的快速指纹细节匹配算法

指纹匹配是自动指纹识别系统(AFIS) 中的重要环节。该文提出了一种基于指纹纹线结构和矢量三角形相结合确定参考点,再通过极坐标进行细节匹配的指纹匹配算法。该方法将匹配分成两步,减少了拒判时间。引进了纹线信息,降低了误识率。采用矢量三角形及极坐标进行细节匹配,具有旋转和平移不变性。实验结果表明,该方法识别速度快,正确识别率高,可满足实时系统需求。     

一种鲁棒的指纹细节特征点匹配方法

指纹细节特征点匹配是指纹识别过程的核心部分,鲁棒的细节特征点匹配方法需要克服指纹的旋转、变形和真实特征点丢失的情况。该文通过引入支持模型来进行细节特征点匹配,获得了较好的结果。在对支持模型理论进行简单分析之后,详细介绍了所提出的一个鲁棒的基于支持模型的细节特征点匹配算法。该方法通过融合多个种子松弛匹配的结果,来获取每个细节特征点的约束支持。并通过每个对应点不同的支持度得到一一对应的细节特征点匹配结果。最后给出两个指纹细节特征点集的相似性水平。该算法具有较强的鲁棒性和稳定性,能够很好地解决指纹细节特征点匹配过程中存在的旋转、变形和真实细节特征点丢失等情况。最后给出的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于OMR技术的乐谱图像匹配算法

提出了一种数字乐谱图像识别与匹配方法,采用光学乐谱识别(OMR)技术识别数字乐谱图像建立对应的MIDI文件,利用一一对应算法进行匹配,根据相似度来判断同一音乐作品的不同数字版本的乐谱图像,并在理论上就此算法的有效性进行了论证。同时,仿真实验结果表明这一方法能有效地实现对不同数字版本的同一音乐作品的乐谱图像的识别、归类与校正。     

细化指纹图中伪特征点的一体化去除算法

自动指纹识别系统（AFIS）在身份识别方面所具有的快速、方便，准确等特点而得到广泛的研究，本文设计了一种除去空洞，毛刺和和短线等伪特征点的一体化算法，将将这些算法应用到指纹细化图的特征点的去伪过程中，该方法在指纹识别的实际应用中取得了很好的结果。     

基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.介绍了一套基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法,并给出了去伪算法.指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点(即端点和分叉点),此特征点含有大量的伪特征,既耗时又影响匹配精度.采用了边缘去伪和距离去伪,使得特征点去伪前后减小了近1/3,然后提取可靠特征点信息,以便实现指纹匹配.实验证明,用Matlab实现的这种方法,既简单快速,而且具有较高的准确率.     

指纹图像匹配的算法研究及其实现

论文首先综合阐述了目前提出的几类指纹匹配方法,然后在提取端点和分叉点两类特征点的基础上,提出了一种新的匹配方法。该算法充分利用了指纹图的结构信息,在以每一个特征点为圆心,以动态R为半径的圆内选取三个“特别”的邻点,作为此中心点的向量组成点,从而使两指纹的匹配转变为向量组间的匹配。实验结果表明,该算法具有完全的图像旋转和平移不变性,能有效地抵抗指纹图像的噪声,匹配速度快,能识别一定范围内的残缺指纹。     

指纹识别中的一种局部矢量匹配算法

指纹匹配技术分为两种：基于细节点的匹配和基于纹线相关性的匹配。文章属于基于细节点的匹配，采用细节点及其临近的5个点形成局部矢量，每枚指纹分解成若干个这样的局部矢量。于是，两枚指纹的匹配就转变为矢量数组的匹配。     

一种基于改进弹性束图匹配的人脸识别

针对基于弹性束图匹配（EBGM）算法的正面人脸识别,提出了一种新的优化理论。在EBGM算法中,在抽取脸部图像特征之前,需要首先预设好Gabor小波的波长。为了对EBGM算法进行优化,提出了采用遗传算法（GA）对Gabor小波波长进行最佳选择。为了对改进的算法进行评估,实验对300个FERET人脸数据库类进行了测试。在训练阶段,每个类中只取出一幅图像用来训练。经过优化后的EBGM算法匹配运算大幅度减少,识别率大约为90％,运行速度提高至原EBGM算法的115倍。     

基于多值属性分量的XACML策略匹配算法

针对多值属性分量的XACML策略和策略请求之间的匹配需求,分析多值属性策略匹配中策略规则与请求匹配时两者的对应属性关系,依据属性之间的包含关系和权限蕴含关系,给出3个关于策略匹配的定理并加以证明。根据策略匹配的定理,提出多值属性匹配算法。最后进行实验验证,结果表明该算法能够提高多值属性分量策略的匹配效率。