一种改进的基于细节点的脊线追踪算法

从点线关系来说,指纹脊线是由很多个像素点按照一定的顺序依次排列形成的线状结构。由此看来指纹脊线负载了指纹的细节特征点、普通点以及形状信息,可知指纹脊线含有大量丰富的指纹信息,几乎构成了指纹的全部特征,因此将脊线信息用于指纹识别可以提高其准确性。脊线追踪是获得指纹脊线信息的前提,本文对一种基于指纹细节端点和叉点的脊线追踪算法进行了改进,实验结果表明,改进后的脊线追踪算法对指纹细化图具有非常理想的脊线追踪效果。     

基于脊线采样的指纹识别算法

指纹识别技术因其在身份识别方面的重要性及具有广阔的应用前景而得到了广泛的研究.但目前的指纹识别算法存在特征提取精度不高,运算时间长等缺点.这里提出一种新的基于指纹脊线采样的指纹识别算法,克服了以往算法的缺点,取得了良好的实验效果.     

指纹图像增强算法研究

指纹识别是一种重要的利用生物特征的个人身份识别技术。指纹图像增强是指纹识别系统中的必要步骤。针对指纹图像中的噪声干扰,提出一种基于指纹局部方向的指纹图像增强算法。首先利用图像的局部灰度分布特点计算局部方向角;然后利用局部正交方向轴线上的灰度投影量估计局部脊线频率;最后利用自适应的具有方向选择和频率选择的Gabor滤波器对原图像进行滤波增强。实验结果表明,此算法能有效地抑制噪声,而保持真实的脊线结构。     

基于脊线跟踪的指纹图细节提取算法

自动指纹识别和认证作为生物特征识别这一新兴领域的主流技术,有着重要的研究意义和广泛的应用前景。大多数自动指纹识别系统（AFIS）是基于细节特征点（minutiae)的匹配,因此细节特征点的提取是指纹图象处理中的关键环节。本文提出了一种基于脊线跟踪的指纹细节提取算法,能够直接从灰度指纹图象中有效地抽取出细节点及其相关信息。实表明,由于该算法减少了很多不必要的计算量,相对于传统的方法具有明显的速度优势,而且保持了较高的准确率。     

一种基于指纹细化图的脊线追踪算法

指纹属性是指纹的重要特征,脊线追踪是进行指纹属性拾取的前提。本文提出了一种在细化后的指纹图像上实现脊线追踪的算法,该算法以细节端点和叉点为起始点,沿着脊线的方向逐点进行跟踪,从而遍历指纹细化图中所有脊线。实验结果表明,该算法对细化后的指纹图像具有较好的脊线追踪效果,从而为指纹属性的拾取打下了良好的基础。     

基于指纹特征数字水印算法的身份认证技术研究

本文利用指纹特征信息生成数字水印信号,并隐藏在身份证件之中.以身份证件作为指纹信息的载体,取代了传统指纹识别系统中的指纹特征参考信息数据库,提高整个自动指纹识别系统(AFIS)的安全性.同时,嵌入指纹特征信息的身份证件与用户存在本质联系,防止证件被盗用,实现对证件的保护.实验证明,使用含水印的证件在保证指纹识别系统正常工作的前提下,提高了验证的安全性,并且水印算法具有一定的鲁棒性.     

基于相似三角形原理的指纹匹配算法

为了克服指纹识别中的常见问题,提出了一种基于改进的相似三角形的指纹细节点匹配算法。该算法利用改进的Bresenham算法求得特征点间连线所穿越的脊线条数,得到模板指纹和待识别指纹特征点间的信息。     

一种基于中心点的指纹匹配算法的研究

本文提出了一种指纹识别的特征点匹配算法,该算法是在Xiping Luo的算法的基础上经过改进而得到的.该算法首先通过指纹的中心点来确定指纹匹配时的参考点,指纹的中心方向为初始方向,在此基础上将所有的特征点用极坐标表示,对指纹模板特征点和输入指纹特征点实行归一化.其次,在匹配过程中,采用了一个可变限制框,以适应指纹的非线性变化.此外,本算法采用只对有效区内的指纹特征点进行比对来提高指纹识别的鲁棒性,对指纹中心偏移的输入图象有较好的识别效果.通过对指纹库中的指纹图像做实验,结果表明该算法速度快,精度高,更适用于实时指纹识别系统.     

基于功率谱纹理分析的指纹密钥算法

由于生物特征的模糊性,传统的自动指纹识别使用存储特征模板和模糊匹配的方法,存储的模板直接含有大量指纹信息,由此带来模板安全隐患问题。文中探讨在无模板存储和匹配时提取稳定的参数描述,创新性地提出了一种从频谱中提取指纹特征并描述为稳定密钥的方案,借鉴Fourier频谱分析方法从指纹中提取了反映脊线频率信息的环特征和描述方向信息的楔特征。最后提出多次采集整合的改进方案,得到了稳定率82%的密钥参数。     

基于细节特征的指纹匹配器中相似脊线产生的研究

提出了基于细节特征的指纹识别系统中能产生适当相似脊线的技术.运用成熟的脊线产生方法使系统的性能得到改善.该方法不用改进特征提取跟匹配法则,把脊线转换为有意义的概率去融合来自一个基于细节特征的指纹识别器的有用信息.     

基于特征描述子的匹配方法

利用一种效率和匹配率均较高且存储空间小的基于特征描述子的指纹识别算法,实现了指纹匹配且可应用到嵌入式系统。由于自动指纹识别系统一般在嵌入式系统上实现,对算法的复杂度、运算速度、存储空间需要等均有较高要求,因此选用普遍使用的基于细节特征的匹配算法。该算法运算速度快,一幅300×300像素的指纹图像,仅需几十个特征向量。实验证明,算法克服了点匹配计算量大、速度慢和参考点确定难等缺点,且对图像的旋转和平移具有较好的鲁棒性。可以使基于特征描述子的随机局部区域描述子特征的匹配性能进一步提高。     

Fingerprint registration by maximization of mutual information.

Fingerprint registration is a critical step in fingerprint matching. Although a variety of registration alignment algorithms have been proposed, accurate fingerprint registration remains an unresolved problem. We propose a new algorithm for fingerprint registration using orientation field. This algorithm finds the correct alignment by maximization of mutual information between features extracted from orientation fields of template and input fingerprint images. Orientation field, representing the flow of ridges, is a relatively stable global feature of fingerprint images. This method uses the statistics and distribution of global feature of fingerprint images so that it is robust to image quality and local changes in images. The primary characteristic of this method is that it uses this stable global feature to align fingerprints, and that its behavior may resemble the way humans compare fingerprints. Experimental results show that the occurrence of misalignment is dramatically reduced and that registration accuracy is greatly improved at the same time, leading to enhanced matching performance.     

基于8方向脊向滤波器的指纹预处理方案

在自动指纹识别系统中,对时间复杂度高的指纹图像预处理算法进行研究,为了有效地去除指纹图像中的噪声,提高识别速度以应用于实时系统,提出了一种基于8方向脊向滤波器的指纹预处理方案。该方案在求取点方向图时以方向逼近法为基础,引入均值滤波的思想以降低图像中噪声的影响,获取一致性更好、性能更稳定的点方向图;然后根据脊向滤波器的设计原理,优化设计了一组对应于指纹图像方向信息的8方向脊向滤波器模板;最后运用查表法,对于指纹图像中的每个像素点选取与其方向信息相应的滤波器模板进行图像增强。在FVC2004公布的指纹图像数据库DB1_B上,按照FVC2004测试标准所做的试验结果表明,本文所提方案简单快速有效,能够应用于实时的自动指纹识别系统。      

一种指纹奇异点区域图像增强算法

指纹图像奇异点附近区域的增强一直是指纹图像增强的难点,针对Separable Gabor滤波会破坏指纹邻近奇异点区域的纹线结构,方向傅里叶滤波在一般区域修复指纹纹线效果不明显这一问题,本文融合两种算法的优势,提出一种新的滤波方法(FS-Gabor)。先对指纹图像进行预处理,得到指纹的方向、频率信息和掩膜信息。接着找出指纹图像的奇异点,并在奇异点附近标记出一定大小区域。最后根据像素点的位置采用不同的滤波方法。同时,本文提出了一种改进的指纹图像频率估计方法,扩大了指纹图像有效区域面积。实验结果表明,经本文方法滤波的指纹图像的EER(Equal Error Rate)比方向傅里叶滤波低26%,比Separable Gabor低49%。     

指纹图像的预处理算法

提出了基于方向特性的指纹预处理算法,包括前景/背景提取、平滑、二值化、二值滤波、细化5部分。该算法通过计算指纹方向图对指纹图像进行分割,依据方向场实现二值化,最后采用骨架提取技术细化指纹。这套算法成功减少了原特征的丢失和伪特征的增加。实验结果显示,该算法能够去除噪声,得到较高质量的指纹图像。     

融合反距离加权和矩阵填充的位置指纹库构建

为解决位置指纹定位在离线阶段构建位置指纹库时耗费的人力和时间成本较大,构建指纹库效率低和利用空间插值法构建的指纹库精度不高的问题,提出了一种融合反距离加权和矩阵填充的位置指纹库构建算法。该算法仅需人工采集定位区域内少量参考点的接收信号强度值用作信标点指纹信息,结合反距离加权算法特性计算出次信标点指纹信息,根据位置指纹库数据矩阵的低秩性,应用奇异值阈值矩阵填充算法构建出位置指纹数据库。仿真实验结果表明,所提算法有效降低了矩阵填充算法构建位置指纹库所需的人工和时间成本,构建出的位置指纹库定位性能优于反距离加权和克里金空间插值法,接近传统人工采集法,显著地提高了位置指纹库的构建效率。     

基于细节点聚类的多参考中心指纹匹配算法

指纹匹配算法的好坏直接影响识别系统的精度。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，在两枚指纹对齐阶段，不仅考虑了指纹的全局特性而且根据不同的细节点类自适应地构造不同的局部结构．有效地利用了一些孤立但信息量较大的细节点，提高重叠区域内细节点较少且分散的情况下对齐的准确性。在匹配阶段。多参考中心的使用和相似元分析的结合能在一定程度上克服指纹非线性形变的影响，降低了匹配算法的拒识率。实验结果表明该方法提高了匹配的性能。     

一种基于分布式压缩感知的矿井目标指纹数据库建立方法

针对目前国内矿井目标定位精度低和定位实时性差的现况,该文提出一种基于分布式压缩感知原理构造指纹数据库的方法,该方法在离线阶段只需采集少量巷道中的指纹信息(参考节点ID信息、基于电磁波到达时间(TOA)的距离测量值和实际距离值),便可高概率重构矿井目标指纹数据库指纹信息,从而达到减少数据采集工作量和提高工作效率的目的。后续在线阶段,只需获得某时刻参考节点ID信息和目标节点被参考节点测得的实时TOA距离测量值,根据模式匹配方法可获得该时刻目标节点距离参考节点的待估距离值,保证了定位精度和定位实时性。在此基础上,提出一种改进的压缩采样修正匹配追踪算法(CoSaMMP)进行指纹信息重构,该算法利用折半法增大裁剪力度从而有效缩短重构数据时间。仿真结果表明所提算法的可行性及有效性。     

轻量化多特征融合的指纹分类算法研究

快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中是加速目标指纹查找的关键技术。目前,指纹分类算法存在复杂度高、操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、且无法充分利用指纹特征信息等问题。神经网络深层提取的特征更加关键,也更有代表性,但忽略了部分浅层信息。针对指纹分类存在的问题,本文提出一种轻量化多特征融合的指纹分类算法。该算法设计了轻量化Finger-SqueezeNet来训练指纹图像,采用查表法求得指纹的细化图之后,利用改进的分布求和梯度法求取相应细化图的感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)图像;将指纹ROI图像输入网络深层与提取的特征图进行特征融合,使得深层网络也能获得浅层中纹线准确的走向信息,从而增强网络对于纹型的敏感度;采用Maxout激活函数对网络提取的特征进行激活。实验结果表明,本文算法不仅减少了训练参数量,而且通过指纹ROI图像补偿深层特征图,更加充分利用了指纹的纹型信息,轻量化算法也可为指纹分类模型拓展到移动端提供理论支撑。      

基于QR二维码和混沌置乱的数字指纹编码算法

针对能否高效准确地追踪到合谋用户等问题,文中根据二维码具有唯一性和混沌置乱二值图像能降低指纹信息之间的相似度,提出了一种基于QR二维码与混沌置乱的数字指纹编码算法。经实验证明,通过设置Logistic映射的初始值和系数,对指纹信息起到了加密作用,从而提高了指纹信息的安全性;同时,置乱后非法用户与参与合谋用户二维码指纹图像相关度高于80%(与未参与用户相关度为70%~80%),利用相关度来判断用户是否参与合谋,有效提高了追踪合谋用户的精确度。