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.     

一种基于点模式的指纹分阶段匹配算法的研究

介绍了一个指纹中心点定位(Core)以及用中心点为中心构造特征向量进行初匹配,并且以此作为最佳匹配参考点来进行二次匹配的算法。本算法的特点:1.介绍指纹中心点的准确定位。2.以中心点作为最佳匹配参考点将匹配分为两步进行:初匹配利用了细节点间的结构关系,克服了图像的平移和旋转的影响;二次匹配引用了界限盒思想,增强指纹匹配算法对形变的适应能力。本算法把点模式的优点和基于结构的特征点之间的相对距离不变性、所跨越纹线数目的不变性、特征点类型的不变性很好结合起来。实验结果显示本算法具有较强的适应性和较高的拒识率。     

一种基于点模式的指纹分阶段匹配算法的研究

介绍了一个指纹中心点定位（Core）以及用中心点为中心构造特征向量进行初匹配，并且以此作为最佳匹配参考点来进行二次匹配的算法。本算法的特点：1．介绍指纹中心点的准确定位。2．以中心点作为最佳匹配参考点将匹配分为两步进行：初匹配利用了细节点间的结构关系，克服了图像的平移和旋转的影响；二次匹配引用了界限盒思想，增强指纹匹配算法对形变的适应能力。本算法把点模式的优点和基于结构的特征点之间的相对距离不变性、所跨越纹线数目的不变性、特征点类型的不变性很好结合起来。实验结果显示本算法具有较强的适应性和较高的拒识率。     

一种基于中心点的指纹匹配算法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,该文研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法.该算法利用奇异点或者指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对.实验结果证明,该算法可以快速、准确的定位基准点,精确求取变换参数,误识率低,准确性高,并具有图象旋转平移不变性.对面积适中的指纹图象,匹配结果可以满足在线应用的需要.     

一种基于结构分类和图形匹配的指纹识别方法

提出了一种新的确定指纹中心点的方法。根据中心点的位置,通过结构分类的方法对指纹进行分类,接着采用了图形匹配的方法进行匹配,提出了中心点二次定位的匹配方法,结合模糊判别的方法提出新的复合指纹匹配方法。其中包括提出了根据指纹特征进行指纹的二次定位。文中对1000幅指纹图像(包含20％的低质量指纹图像)做了实验,分类正确率达100％,匹配正确率达98．7％。     

指纹纹线的提取和匹配

针对传统指纹细节点提取和匹配方法在处理低质量图像上的不足,首先提出了一种利用复滤波器准确定位指纹图像中心点的方法,克服了传统自动指纹识别中寻找指纹中心点不够精确的缺点。同时提出了一套基于轮廓的指纹特征提取和匹配算法,此算法利用指纹的总体结构特征,提高了匹配的正确率。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。     

基于拓扑学及指纹分类的指纹匹配算法

随着计算机和网络的迅速发展,基于生物特征识别的智能身份认证技术正受到越来越多的关注。由于指纹识别技术是生物识别领域技术中最成熟的一门应用技术,使得指纹识别成为目前应用最广泛、可信度最高的个人身份认证技术之一。文中依据指纹图像中细节特征点之间的关联性给出了一种指纹识别算法。该算法首先基于指纹分类学的思想,利用中心点和三角点的数量信息对待识指纹图像进行初匹配,然后基于拓扑学思想用可靠性较高的分叉点方向场及其与中心点的方向场差寻找出基准点对,最后利用可变限界盒实现指纹匹配。实验中,该算法使匹配速度提高了40％,误识率和拒识率略有下降,约0．5％。实验结果表明,该算法能快速、准确地定位基准点对,有效地解决提取基准点时的噪声影响,正确有效地实现指纹匹配,同时提高匹配速度及精确度。     

快速的多级指纹混合匹配方法

提出一种快速的多级指纹混合匹配方法.该方法在提取指纹图像特征,建立指纹细节点匹配模板后,对指纹进行多级匹配.首先,计算两幅指纹图像特征矢量之间的欧式距离,通过比较距离大小实现指纹的初级比对.然后利用输入指纹与库指纹的细节点模板进行二次匹配.最后,对二次匹配过程中匹配的细节点对加以分析,选取可靠的细节点对作为多参照对应点进行再次匹配.该方法融合指纹的图像特征和细节点特征,避免建立指纹细节点对应性耗时的搜索过程,同时多参照点的引入可以更好地校准细节点集.实验证明该方法快速有效.     

一种复合的指纹中心点定位算法

准确地进行指纹中心点定位,对指纹分类和匹配有重要意义。本文提出一种复合的指纹中心点定位算法,在指纹分块基础上,利用方向能量进行初步搜索,再用块的庞加莱算法进行二次定位。该算法快速,简单,鲁棒性好。     

一种基于纹线相似度的指纹匹配算法

本文研究了一种基于纹线相似度的指纹匹配算法,利用纹线的相似程度寻找一对基准细节点(referenceminutiae),根据基准细节点对所在的纹线计算两幅待匹配指纹图像的相对旋转和平移参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后使用动态搜索半径以坐标匹配的方式实现两枚指纹的匹配.实验结果表明,该算法可以正确、快速地实现指纹匹配,对图像的旋转、平移具有不变性.     

基于方向一致性的指纹中心点检测算法

提出了一种指纹中心点检测以及确定其方向的算法。该算法通过分层分析指纹方向场的一致性,检测出方向场中方向一致性较低的点,然后利用poincare索引辨别检测出方向一致性低的点的类型。类型确定后,提出了一种使用以指纹中心点为圆心的环形域中的方向信息,确定指纹中心点方向的新算法。在FVC2002指纹图像库中进行实验,结果表明,该算法检测指纹中心点准确、快速,所确定的中心点方向精确、稳定,对噪声具有较高的鲁棒性,能够很好地满足指纹对齐的要求。     

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.     

基于邻域像素追踪的图像指纹特征点提取

该文针对经过预处理过的指纹图像,采用邻域像素追踪法对指纹纹线端点、叉点、中心点和三角点等指纹特征点进行提取,介绍了各特征点的算法实现流程,给出了最终的特征提取实验结果,实验结果表明,该方法在能够有效地提取指纹特征点的情况下,还在速度和准确性上也有所提高。     

基于方向场特征的指纹图像中心点检测

本文实现了基于指纹方向场特征指纹图像中心点检测的两种算法,对传统的Poincare索引值奇异点检测算法进行改进,并提出了一种基于8×8及16×16块区域平均方向差异中心点检测算法.两种算法提取的结果图中的伪中心点均能采用较简单的方法去除,能确保中心点(斗形指纹为上中心点)提取结果的有效性.     

一种新的形变指纹匹配方法

提出了一种基于细节点局部配准的形变指纹匹配方法。首先,结合细节点的纹理信息以及结构信息获取多个参照点;然后依据选取的多参照点实现模板指纹图像与输入指纹图像的全局配准从而获得指纹之间的公共区域;将公共区域内的细节点与它们最近的参照点聚类组合,形成多个分组,并将各分组内的细节点以对应的参照点为极点转化到极坐标系下建立指纹的局部对应性;最后,采用界限盒约束条件实现指纹匹配。实验结果表明,基于局部配准的指纹匹配方法对形变指纹匹配具有较好的鲁棒性,能较大提升指纹的识别性能。     

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。     

基于参数模板匹配的指纹中心定位

目前广泛采用最大曲率方法实现指纹中心定位,但在指纹中心缺失情况下,该方法定位并不准确.为解决该问题,提出了一种基于相关参数模板匹配的指纹中心定位新方法,对FVC2004指纹数据库的测试表明,在指纹经过初步增强的基础上,借助最小距离判别,新方法能够对指纹中心准确定位,与最大曲率方法相比,在中心点缺失的情况下,有更高的鲁棒性.     

一种结合结构信息的指纹细节点特征提取算法

提出了一种新的指纹特征提取方法,引入细节点与中心点的角度差以及细节点到中心点所穿越的脊线数作为细节特征的向量,采用一种改进的Bresenham 画线算法计算穿越的脊线数,提取出了指纹图像的特征信息。实验表明该算法能准确有效地提取出指纹图像的结构特征信息。     

指纹特征点匹配算法探析

指纹形变问题已成为指纹鉴别准确率的瓶颈.本文针对指纹的形变问题,对现行的指纹特征点匹配算法进行了研究和探讨,提出了一种能够实现精确匹配的特征点匹配算法,从而有效地解决指纹变形等问题.