自动指纹识别系统中关于指纹特征算法的研究

指纹图像的特征提取和匹配在计算机指纹自动识别系统(AFIS)中起着至关重要的作用,直接制约着系统的识别率和识别速度.本文在指纹图像预处理的基础上,对指纹特性算法进行了改进,主要创新点在于简略细化过程同时引入基于二值化图像的特征提取算法.非正向扫描特征提取算法根据指纹的综合特征,沿脊线搜索匹配细节特征点,避免伪特征点的提取.改进后的算法在MATLAB环境下成功应用,实验结果表明,该算法能有效提高识别精度和速度,满足在线验证指纹的实时应用性.     

基于模拟退火聚类的室内定位算法

针对大型室内场景下现有指纹定位算法运算复杂度高、定位精度低的问题,提出一种基于模拟退火聚类的室内定位算法。该算法采用模拟退火聚类的方法完成对指纹空间的聚类和划分,有效降低了指纹匹配所需的候选指纹数量,并消除了具有一定特征相似性的奇异点,从而降低了运算复杂度,提高了定位精度。实验结果表明,该算法可计算出定位环境下指纹空间的最优聚类数从而确保定位精度,较K 均值聚类定位算法和KNN算法定位精度高,且定位精度不受初始值影响。     

基于细节点频谱的指纹图像匹配算法研究

为了提高指纹识别系统对存在位移、缩放和旋转等线性变化的指纹图像识别率,提出一种基于指纹细节点频谱的指纹匹配算法。首先介绍了从频率域提取指纹细节点的频谱特征,利用傅里叶-梅林变换的特性来消除平移、缩放和旋转等线性变化,从而获得稳定的无需再次校准的指纹特征;由于新的频谱特征是以矩阵形式存储的,因此可以直接用欧氏距离来评估两个指纹特征的相似程度,进而完成指纹图像的匹配;最后利用Matlab搭建了一个系统平台,在FVC2002DB2数据库中进行实验。结果表明:与其他方法相比,笔者提出的方法明显提高了自动指纹识别系统的识别率。     

仿射传播聚类算法的搜索策略优化

针对多楼层指纹定位中,大规模的指纹样本使得匹配算法复杂度增加,不仅阻碍了系统的实时性,还增加了移动端的能量损耗的问题。依据仿射传播聚类算法理论对指纹库进行分块处理,可以有效减少计算量。复杂环境下的指纹样本搜索通常采用折半查找法,用于在粗定位阶段得出聚类质量最优结果对应的偏向参数,但此方法花费时间较长。在保证计算质量前提下,为了提高聚类速度,研究了其在粗定位阶段的产生与匹配过程,并给出了对折半查找法进行改进的方法。实验结果表明,对于同一样本空间进行聚类,优化后的折半查找法可以减少算法迭代次数,提高系统工作效率,所用的迭代时间74.5%以上都短于传统折半查找法。     

基于局部和全局结构的指纹细节点匹配算法

误识率和拒识率是指纹自动识别技术中非常重要的性能指标。使用一种新的基于局部结构和全局结构的指纹细节点匹配算法可以降低指纹自动识别的误识率和拒识率,该算法先对细节点间的相对距离作归一化处理,然后利用细节点的局部2-邻域结构不变性对指纹进行初步匹配,最后再根据细节点的全局结构进一步匹配指纹,提高指纹匹配的准确性。实验结果表明该算法能够有效降低误识率和拒识率。     

基于中心点的指纹匹配算法的研究

研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法.该算法将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,在此基础上所有的特征点用极坐标表示.该方法降低计算量,并提高了匹配的准确性.     

基于匹配优化与距离辅助的Wi-Fi定位算法

针对排序聚类定位算法类匹配精度较低,且用于位置解算的指纹点中存在异常指纹点的问题,提出一种匹配优化与距离辅助的Wi-Fi定位算法。根据用户前后位置、距离和步长,设计了一种类匹配偏差检测模型,用来判断用户位置异常和匹配偏差;将排序后的接收信号强度向量中相邻元素作差,并与设定阈值相比较,确定待定位点排序特征向量变化位置,进行交换,以达到校正的目的,进而得到校正合并的类匹配结果;根据定位时前m时间段内所确定的用户位置与匹配类中指纹点的距离远近,剔除用于位置解算指纹点中的异常指纹点,实现更为精确的室内定位。仿真实验结果表明,该算法类匹配精度提高了17%,平均定位精度提高了22%。     

自动指纹识别系统的实现

研究了指纹图像的预处理、特征提取及特征匹配这三种算法。介绍了指纹和自动指纹识别系统的相关知识,详述其各组成单元;采用了基于三角形基准点定位匹配的算法,以弥补细节点指纹匹配算法过于依赖中心点的不足;并在VC＋＋6环境下开发了自动指纹识别系统软件,性能测试结果表明,该系统能较好地实现自动指纹识别功能。     

遥感影像SIFT特征匹配的并行实现及优化

基于SIFT特征的遥感影像匹配精度高、稳定性强,但SIFT算法复杂度高,遥感影像特征点丰富使得匹配过程耗时较长.为提高遥感影像特征匹配的实时性,文章提出一种基于CPUGPU协同处理的SIFT算法并对其进行了优化.通过高斯卷积分离、调整极值点检测顺序、建立特征点索引等方式实现了特征提取的加速.运用替代欧氏距离、并行规约等方法加速了特征匹配过程,并使用双向匹配算法提高了匹配准确率.实验表明,相比于传统串行算法,在Tesla C2050上实现的SIFT并行算法最高加速比可达41.4倍,且减少了一定的误匹配.文章提出的算法在保证匹配准确度的同时,大幅缩短了数据处理的时间,有效提高了遥感影像匹配的实时性.     

基于代数特征和几何特征的快速指纹识别

对仅基于指纹几何特征的匹配方法进行取长补短,提出新的基于指纹代数特征和几何特征的分阶段匹配方法.实验证明该方法在保证较高识别率的同时,匹配时间缩短了47.5%.该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹识别技术.     

Fingerprints Matching Based on the Integrated Template

Traditional fingerprints matching approaches are based on the minutiae and the texture characteristics. It is difficult for today's techniques to deal with the images captured by the solid-state fingerprint sensors because the sampling area of these sensors is very small and only portion of the fingerprint can be obtained. In this paper, a novel integrated template has been built using several images and combining the minutiae with the texture characteristics at the same time. By using a kind of Gabor filters (eight directions) on the region around the reliable minutiae, local texture of each minutia termed as minutiacode is extracted. Further, a real-time matching algorithm using the integrated template is presented. The output is determined by the weight factor of the compound matching. Finally, experimental results show that this system performs well in reducing false reject rate (FRR).     

基于局部细节邻接图的指纹匹配算法研究

指纹匹配是指纹识别的关键环节,它根据指纹的特征描述方式来判定两幅指纹图象是否来自同一个人的同一手指,它的好坏直接反映了指纹自动识别系统的最终效果.本文基于以指纹的细节特征为顶点构造的局部细节邻接图,提出了一种分阶段的指纹匹配算法.相对于现有匹配算法,它的由局部到全局、分阶段的匹配标准更加可靠、优越.经实验证明该算法具有较快的速度和较高的准确率,可应用于实际的指纹自动识别系统中.     

两种指纹特征提取方法的对比研究

为了有效、精确地提取出指纹图像的细节特征点,对两种指纹特征提取的方法进行了对比。一种是在细化后的指纹图上直接进行细节特征的提取;另外一种是在得到细化图像后,进行脊线跟踪去除伪细节特征点,保留原有的特征信息,然后进行细节特征点的提取。实验结果表明前者在细节特征点提取时存在大量的伪特征信息;后者提取到的细节点数目相对较少,且提取的几乎都是原有的细节特征点,更有利于了进一步的指纹匹配工作。     

基于二进制加密电路的无预对齐指纹匹配

针对在加密域中进行指纹匹配时指纹模板和现场样本整体对齐的困难性,提出了一种免对齐的指纹匹配方案. 采用具有旋转和平移不变性的细节点纹线方向特征和细节点局部结构,设计实现了相应的加密二进制电路,使得服务器能验证用户指纹,而不会泄露各自的数据. 实验结果表明,所提方案在FVC2002-DB2指纹库上具有较高的匹配精度.     

一种通过方向延伸向量检测指纹细节点的方法

为了提高基于细节点的指纹鉴别系统的性能,提出了将方向延伸向量特征用于细节点检测,定义方向延伸向量为在预先定义的各个方向上在相同亮度条件下最大延伸长度所组成的向量.细节点检测包括4个步骤:通过方向延伸向量检测出所有可能的细节像素点;通过计算局部区域内的细节像素点的平均位置来获取细节点位置;通过搜索方向延伸向量中最大值对应的方向获取细节点方向;根据细节点间的相对位置和相对方向消除伪细节点.实验结果表明该方法能够快速而准确地检测细节点.     

指纹图像预处理和匹配算法研究

根据电容式传感器采集的指纹图像的特点,提出了一套指纹图像预处理和匹配算法.算法首先采用指纹预处理组合算法去除噪声,并提取指纹图像的二值点线图,然后通过搜索脊线,寻找细节点来实现特征提取.最后采用基于极坐标下的点模式的细节匹配算法,并用一个相对匹配点数的匹配判决标准,按相对匹配点数确定两幅图像是否匹配.实验结果表明,该算法能够对指纹进行较准确的比对与匹配,并效果较好.     

一个基于特征点匹配的联机指纹鉴别系统

描述了一个基于特征点匹配的联机指纹验证系统设计思想和实现方法，专用的CCD指纹采集设备通过自动跟踪二值化电路，可向处理软件提供高质量的二值图像。专门设计的一种两遍扫描串行迭代细化算法可以获得高质量的指纹的骨架。设计了一种新方法在细化后的点线图上计算指纹的中心点。特征点匹配算法通过动态建立极坐标系和弹性配对特征点来实现。预先计算出的中心点可使搜索范围大大减少，确保了本算法满足联机自动指纹验证系统的实时性要求。