指纹识别预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

指纹图像预处理中的关键技术研究

指纹图像的预处理在计算机指纹自动识别系统（AFIS）中有着非常重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度。指纹图像预处理通常包含图像的分割、去噪、增强、二值化和细化等。在总结现有常用预处理算法的基础上,通过实验对预处理中的三个关键算法即指纹图像的增强、二值化和细化进行了详细地研究,根据指纹图像的特点提出了一些有效的改进算法,实验结果显示这些改进的算法对指纹图像的处理效果明显,可以很好地提高指纹图像的质量,为后继处理打下良好基础。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

基于边缘检测技术的指纹预处理研究

介绍了一种基于二维边缘检测方法的指纹图像预处理算法.通过采用基于Gauss-Laplace图像边缘检测技术,来计算指纹脊线的方向,形成精确的指纹方向图.在此基础上,配合其它经典的数字图像像素规格、脊线提取和灰度修正方法形成本指纹图像预处理算法.试验结果表明,本算法在清晰地提取指纹脊线的同时,较好地保留了一些传统指纹预处理方法所容易丢失的精细指纹特征,提高了指纹图像预处理算法的运行速度和处理质量.     

指纹图像预处理算法的研究

指纹预处理算法是指纹识别的关键技术之一,包括指纹图像的分割、增强、二值化和细化等几部分。在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在分割、二值化和细化方面也作了讨论,并采用VC验证了算法的有效性。实验结果表明,这种预处理算法可以使指纹纹线变得清晰、连续、光滑,改善指纹图像的质量,提高指纹识别的可靠性。     

指纹图像预处理算法研究

在对现有指纹图像预处理算法进行大量分析和实验的基础上，提出了一套高质量的指纹图像预处理算法。利用基于傅立叶变换的频域处理方法对指纹图像进行增强和去噪；在二值化过程中采用动态阈值法，并充分考虑了像素的周边信息；在细化后进行了去伪操作。整套算法充分考虑了指纹图像本身固有特征，把全局特性与局部细节统筹安排。实验表明这是一套简单易行、高效的算法，可以很好的提高指纹图像的质量，为后继处理打下良好基础。     

基于方向图的指纹预处理方法研究

预处理是指纹自动识别系统中非常关键的部分,它直接影响着指纹识别的最终效果。指纹预处理一般包括规格化、方向图计算、图像分割、滤波、二值化等环节,该文系统地讨论了各环节的有效算法。针对以往求取方向图的不足,给出了一种基于灰度统计特性的改进算法;给出了基于方向图的图像分割、方向滤波器模板的设计以及一维局部最大熵选取阈值的二值化方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了很好的效果。该文方法具有较好的实用参考价值。     

基于信息熵的指纹图像二值化算法①

指纹图像的二值化处理是指纹图像预处理中的关键步骤,直接影响到指纹图像细化的质量和细节特征提取的准确性。在深入分析指纹图像信息熵的基础上,将信息熵引入到指纹图像二值化算法中,通过求取对应指纹图像区域的最大信息熵估计二值化阂值,并依据此阈值实现对指纹图像的二值化处理。实验结果表明,文中算法对噪声具有鲁棒性,能够有效实现对指纹图像的二值化,提高了细节特征提取结果的准确率。     

基于方向图的指纹图像预处理算法

指纹图像具有方向性强的特点。为了很好地保持和恢复指纹的纹线结构,提高指纹图像预处理算法的抗噪能力,提出了一套基于方向图的指纹图像预处理算法,对传统的方向图计算方法进行了改进,加入了噪声检测功能,得到了更为精确的点方向图,并利用指纹图像的方向信息进行分割、滤波去噪、二值化,最后细化得到了效果比较理想的指纹点线图。实验证明,文中所述的预处理算法能够有效地保持和恢复指纹图像的纹线结构,对各种噪声干扰具有较强的鲁棒性。     

自动指纹识别系统的研究与实现

对指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配的算法进行了研究.在指纹图像预处理中,首先选取了一种简单的分割算法,即在获取指纹频率场和方向图前就可以完成,从而能够尽早获得有效区域;在脊线频率和方向图的基础上,实现了一种基于脊线方向分析的二值化算法;实现了利用数学形态学对二值化后的图像进行细化处理,构成了一个比较完整的预处理过程.在指纹图像特征提取和匹配中,每个指纹特征点的信息都以向量进行表示,向量构成了指纹的所有信息;为了提高指纹旋转后的匹配率,改进了指纹的特征提取和匹配的算法.最后,对研究的所有算法进行了测试,结果表明,利用这些算法能够很好的实现各自的功能,完成了预期的目标.     

二维EMD的指纹边缘检测算法

针对干扰情况下指纹图像边缘提取准确性较差的问题,基于指纹特殊的纹理特征,设计了一种基于二维经验模式分解（ BEMD）的指纹边缘检测算法。首先通过BEMD将指纹图像分解成具有不同特征尺度的、从高频到低频分布的固有模态函数（ IMF）分量和一个残余分量,鉴于高频分量既能有效抑制非对称扰动干扰,又能较好地保留指纹图像的细节特征,接下来取高频IMF分量作为处理对象,通过对获得的IMF分量进行二值化、细化处理,得到指纹边缘检测结果。与传统的边缘检测算法相比,获得的指纹纹线清晰度得到了有效改善,较好保留了指纹的细节特征。     

基于模糊逻辑的指纹图像对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊逻辑的方向纹理对比度增强的方法,对指纹图像进行增强.通过模糊边线判别器在对任一像素点属于边缘的程度进行模糊软判决的同时完成边缘检测,根据计算出的指纹方向图,结合模糊的边缘判新局面器的输出结果，来指导基于方向纹理的指纹图像的对比度增强.实验结果表明这种方法对于质量比较差的指纹图像能明显改善其质量,对于图像的边缘区域，则能够在保持边缘细节的同时滤除噪声。     

基于多尺度屋顶边缘检测的指纹图象分割方法

针对指纹图象的细节识别问题,提出了一种新的分割指纹图象中脊和谷的方法。该方法是上述脊和谷看成是屋顶边缘,脊和谷的两个边界看成是阶跃边缘,并利用基于B样条小波的多尺度屋顶边缘检测方法来实现脊和谷的分割;同时详细讨论了精确确定屋顶状目标所需的尺度范围,并给出了检测目标的具体方法。实验证明,该方法用于不同质量的指纹图象的检测都取得了令人满意的效果,需要指出的是,该方法也同样适用于其它类似屋顶状目标的检测。     

Modeling and Analysis of Local Comprehensive Minutia Relation for Fingerprint Matching

This paper introduces a robust fingerprint matching scheme based on the comprehensive minutia and the binary relation between minutiae. In the method, a fingerprint is represented as a graph, of which the comprehensive minutiae act as the vertex set and the local binary minutia relations provide the edge set. Then, the transformation-invariant and transformation-variant features are extracted from the binary relation. The transformation-invariant features are suitable to estimate the local matching probability, whereas the transformation-variant features are used to model the fingerprint rotation transformation with the adaptive Parzen window. Finally, the fingerprint matching is conducted with the variable bounded box method and iterative strategy. The experiments demonstrate that the proposed scheme is effective and robust in fingerprint alignment and matching.     

基于方向图和Gabor滤波的指纹预处理算法

指纹图像在预处理过程中往往受多方面因素制约,有时无法满足指纹识别系统的要求。本文在传统指纹预处理算法基础上,给出一种有效的指纹预处理改进算法。首先,采用分块方差梯度分割算法分离指纹图像和背景区;再根据指纹特征,用方向图和均值滤波器进行图像增强,并用简化的Gabor滤波器,改进滤波模板滤除边缘模糊效应。二值化、细化并删除伪特征点后,提取出指纹脊线骨架并获得指纹特征点。实验表明,该预处理算法对不同质量的指纹图像均具有较好效果,算法灵活高效、易于实现、精确度高,达到了指纹识别系统的要求。     

各向异性张量逆扩散指纹图像增强方法

由热扩散方程给出了一种基于张量扩散的各向异性逆扩散图像增强方法。该方法在对指纹图像滤波的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且增强了纹线。实验结果表明该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理。     

一种基于非线性扩散方程的指纹预处理方法

目前用于实时比对的活休指标,由于受指纹受集设备的限制,图像中常混有噪声,必须经过预处理才能进行可靠的比对。本文根据指纹纹理密集的特点,采用改进的基于梯度算子的解非线性扩散方程的算法,克服了退化扩散方程对大曲率边缘点的模糊效应,兼顾了降噪和保边界这一平滑降噪中矛盾的两个方面。对比几种常用的平滑降噪的预处理算法,实验结果证明,本文的改进算法对于带噪指纹图像的预处理,优于其他几种对比算法。     

基于视频指纹的视频片段检索方法

提出一种基于视频指纹的视频片段检索方法,通过视频指纹的相似性匹配对视频片段进行检索。通过改进的Harris检测计算DC图像的角点信息,去掉视频图像边缘提取视频运动特征,根据图像特征相似度和运动特征相似度的调和因子得到视频片段总的相似度。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能准确检测视频片段,具有较强的鲁棒性,满足视频检索的实时要求。     

A Robust Fingerprint Indexing Scheme Using Minutia Neighborhood Structure and Low-Order Delaunay Triangles

Fingerprint indexing is a key technique in automatic fingerprint identification systems (AFIS). However, handling fingerprint distortion is still a problem. This paper concentrates on a more accurate fingerprint indexing algorithm that efficiently retrieves the top N possible matching candidates from a huge database. To this end, we design a novel feature based on minutia neighborhood structure (we call this minutia detail and it contains richer minutia information) and a more stable triangulation algorithm (low-order Delaunay triangles, consisting of order 0 and 1 Delaunay triangles), which are both insensitive to fingerprint distortion. The indexing features include minutia detail and attributes of low-order Delaunay triangle (its handedness, angles, maximum edge, and related angles between orientation field and edges). Experiments on databases FVC2002 and FVC2004 show that the proposed algorithm considerably narrows down the search space in fingerprint databases and is stable for various fingerprints. We also compared it with other indexing approaches, and the results show our algorithm has better performance, especially on fingerprints with distortion.