自动指纹识别系统中连续分布方向图的研究

方向图(场)(directional image／field)是自动指纹识别中的一项关键技术，为了进一步提高指纹方向图的精确度，提出了指纹连续分布方向图(场)的概念及其算法。该算法是利用直方图滤波技术对指纹点方向图进行滤波处理，得到连续分布方向图。实践证明这种连续分布方向图过渡平滑、自然，既具有很好的连续性、渐变性和抗噪性，又具有极高的精确度，还兼有指纹点方向图的连续过渡性和块方向图的抗噪性优点。实验结果表明，由于连续分布方向图能更精确地反映指纹脊线的结构特征，且能有效地解决指纹图像方向图的连续过渡性、精确性和抗噪性问题，因而为自动指纹识别系统(AFIS)中高精度的指纹图像增强、二值化、全局特征的提取、自动分类、模板匹配、指纹图像编码等许多关键处理步骤奠定了良好的基础。     

基于嵌入式的指纹预处理算法研究

针对嵌入式系统需要满足实时性的要求,提出了一种改进的指纹图像预处理算法。首先采用梯度法计算指纹的方向图,并根据指纹纹线局部区域变化的特点,提出了一种新的指纹方向校正法。该方法基于方向一致性分析,结合Poincare index 方法来区分出奇异区和噪声区域,并利用邻域的方向信息对噪声区域进行平滑处理;然后由指纹纹线方向选择相应的方向滤波模板对指纹图像进行滤波;最后通过二值化、细化得到比较清晰的指纹点线图。实验表明,文中算法能够有效地保持和恢复指纹图像的纹线结构,且算法简单,能满足嵌入式系统的要求。     

改进的低质量指纹图像分割算法

低质量指纹图像处理一直是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图像增强、细化和特征提取的重要前提。在分析传统方法局限性的基础上,从指纹图像的灰度分布规律出发,提出了基于点方向图和灰度均衡的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于已有的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,具有很强的噪声抑制能力。     

基于奇异点区域方向场的指纹检索

为提高大型指纹数据库中指纹识别的速度和准确性,必须对其进行有效分类和快速检索。提出了一种基于奇异点区域方向场的指纹检索方法。首先利用支持向量机对指纹图像进行分割,并对分割出的图像的方向场进行多尺度平滑,得到可靠的平方复数点方向场估计,再对其进行复数滤波,利用滤波响应幅度信息确定奇异区范围及奇异点的位置和方向;然后根据所得奇异点个数及相对位置对指纹进行初次分类,最后利用奇异点区域的方向场构成指纹的特征向量,并通过比对特征向量进行指纹检索。实验结果表明,本文方法较文献的方法有明显的优势,能有效缩小待匹配指纹的数量。     

一种改进的指纹图像二值化处理方法

提出了一种指纹图像二值化处理方法,该方法利用维纳滤波对原始图像进行预处理,然后采用连续块方向图计算指纹方向,结合方向信息用方向滤波模板对图像进行增强二值化.实验结果表明,该算法可以消除孔洞、去除粘线、粘连断线,二值化后的图像效果良好,脊线饱满平滑.     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

基于连续方向图的指纹图像预处理算法

在研究和分析了现有的预处理算法的基础上，提出了一种基于连续方向图的指纹图像预处理算法。主要包括指纹图像规格化、连续方向图计算、方向自适应滤波、二值化和细化等算法，这种连续方向图过渡平滑、自然，且有很好的连续性、渐变性和抗噪性，同时又具有极高的精确度，能更精确地反映指纹脊线的结构特征。从而使得滤波效果更佳；实验结果表明，该算法处理效果好、运算速度快，有效的满足了预处理的要求，为指纹的特征提取和识别奠定了坚实的基础。     

指纹图像的预处理算法

根据指纹的固有特性及常用算法在指纹处理中的缺陷，文中提出一套有效的预处理算法。对于图像增强，算法利用指纹的方向特性和频率特性设计出Gabor滤波器对图像进行滤波，取得理想的效果；在图像分割，二值图像处理等方面也作了改进。     

基于连续分布方向图的指纹奇异点检测

在指纹连续分布方向图(场)的基础上,对经典的PoincaréIndex计算公式进行了改进,提出了一种新的基于连续分布方向图的指纹奇异点检测算法。由于指纹连续分布方向图过渡平滑、自然,既具有很好的连续性、渐变性和抗噪性,又具有较高的精确度;而改进后的PoincaréIndex不仅能精确表示向量场的旋转角度,而且还能精确表示向量场的旋转方向。所以,该算法能够在像素级水平精确定位指纹奇异点(core point和delta point),精确度达到一个像素。在FVC2000、FVC2002和FVC2004的训练指纹库(Set B)以及笔者采集的AFIS2004指纹库(含4000幅指纹)上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于指纹方向图的模糊二值化算法研究

深入研究了指纹图像二值化算法,提出一种基于指纹方向图的模糊二值化算法,算法根据指纹方向图的特性,引入了模糊数学的理论,能够在保持特征点不丢失的基础上完成一般指纹图像处理中的滤波和二值化的处理。     

基于方向图跟踪和对称轴的自动指纹分类算法

采用指纹连续分布方向图跟踪技术,提出指纹对称轴的概念及其算法。在此基础上,提出一种基于方向图跟踪和指纹对称轴的六类自动指纹分类算法,在FVC2000、FVC2002、FVC2004的Set B、FVC2004的Set A指纹库以及本文所采集的指纹库上的分类结果表明,算法能有效地将双旋型和漩涡型指纹正确分开,实现了六类指纹分类,分类正确率达到95.6%,具有较好的健壮性。     

基于加权平均梯度方向场和改进Poincare Index的指纹奇异点检测算法

针对指纹图像具有局部平行性和渐变性以及邻域的脊线方向相关性高的特点，提出了一种基于加权平均梯度的指纹方向场算法。改进了传统的Poincare Index指纹奇异点检测算法。实验证明，在采用加权平均梯度算法获取的方向场上利用改进的Poincare Index算法可实现对低质量指纹图像的奇异点的准确提取。     

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。     

指纹识别的预处理组合算法

提出了基于方向分割的一套完整的指方预处理组合算法，主要包括方向图的计算、平滑、方向滤波，局域自适应、二值化，去噪和细化等算法，能很好地增强指纹图像，减少因指纹旋转及平移因素而造成的误识别，为可靠，准确地实现指纹自识别提供一种可行的方法。     

一种基于加权平均梯度的指纹方向图算法

方向图在指纹识别系统中具有重要的研究价值。梯度法是常见的指纹方向图求取算法,针对传统的梯度法抗噪能力差的缺点,提出了一种基于加权平均梯度的指纹方向图算法。利用指纹图像具有局部平行性和渐变性以及邻域的脊线方向相关性高的特点,通过将邻域的方向信息进行加权平均来求取块的方向。实验证明,该算法比传统的梯度法有更好的抗噪性能。     

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.     

小波域中的PDE指纹图像增强

提出了一种基于偏微分方程的小波域指纹增强算法。分析了一致性扩散方程的缺陷,改为使用方向扩散使方程严格沿着指纹纹路扩散;进而提出了一种基于方向扩散的小波域指纹增强算法。该算法利用小波域低频系数图增强指纹,抑制了噪声的影响,将增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2002的dB4指纹库中部分低质量图像的增强结果比较,表明该算法对低质量指纹图像的增强效果明显,且处理速度比现存的基于PDE的增强方法快。     

基于"主中心点"脊线跟踪的指纹分类算法

通过分析分割算法,结合区域跟踪算法和腐蚀膨胀算法,对基于方向场置信度的分割算法进行了改进;然后,结合一阶对称复数滤波,验证基于传统Poincarê指数法所提取得到奇异点的准确性;在此基础上提出了一种基于"主中心点"脊线跟踪的指纹分类方法,该方法根据"主中心点"附近的脊线信息以及奇异点的数目和相关位置来确定指纹纹型.