一种指纹宏观曲率特征提取算法

在自动指纹识别系统中,如何有效的利用大量的指纹脊线弯曲信息是个重要问题.本文提出了一种新算法,通过综合邻近几条指纹脊线的信息,求出了一种能反映指纹宏观弯曲规律的特征.实验结果表明,该算法提取出的特征清楚地描述了指纹脊线的弯曲规律,同时对噪声不敏感,可作为指纹识别的辅助特征.     

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.     

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．     

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。     

非接触指纹图像识别算法研究

非接触指纹识别具有接受程度高、防伪性高、卫生性高等优点,是目前生物特征识别领域的研究热点,但是非接触指纹图像的背景区域比接触式的相对复杂,指纹图像会出现旋转和平移现象,且脊、谷线的对比度较低,这些因素严重影响了非接触指纹的识别性能.采用接触式指纹图像处理方法很难达到良好的处理效果.本文根据非接触指纹图像的特点提出了相应的非接触指纹图像的预处理方法.首先采用图像YCbCr模型中的Cb分量和Otsu法相结合的方法进行手指区域的提取.其次采用高频强调滤波和迭代自适应直方图均衡化相结合的图像增强算法进行图像增强处理,再用简化的Gabor函数模板进行二次增强,然后提出了一种手指指纹ROI区域提取的方法.最后本文采用基于AR-LBP算法进行特征提取,利用最近邻分类器进行特征匹配.实验结果表明,本文提出的非接触指纹算法能够达到很好的图像识别效果.     

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。     

基于Gabor滤波器的指纹图像增强研究

为了能够正确提取指纹图像中的关键特征,除了有效的方向计算和图像分割方法之外,指纹图像的纹路增强也是指纹识别中提高特征提取正确率的一个重要手段。在Gabor滤波器的基础上,使用平均频率的指纹增强方法,并在运算过程中对滤波算法进行优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法对低质量图像具有显著的增强效果。     

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.     

指纹增强算法研究

文章主要研究指纹图像的增强算法,在文中改进了基于STFT(Short Time Fourier Transform)的指纹增强算法,有效的去除了使用STFT增强后图像当中存在的块效应;并且本文提出了一种融合自适应滤波器和Gabor滤波器的增强方法,克服了自适应滤波器断裂脊线连接能力较差和Gabor滤波器分离粘连脊线能力较弱的缺点.实验结果表明这两种方法取得了较好的滤波增强效果.     

指纹网络身份认证系统中关键技术的研究

针对日益突出的互联网安全问题,介绍了指纹网络身份认证系统的功能,对身份认证系统网络拓扑结构进行了详细的研究,并结合了指纹提取方法,提出了一种基于中间点向量的指纹匹配参考点对的选择方法.在C#语言编程平台上对指纹识别算法进行了实验,实验结果表明提出的指纹识别算法能够提取指纹特征并给出指纹匹配结果.     

基于STM32的嵌入式指纹识别系统的设计与实现

鉴于指纹识别系统较高实时性、准确性的要求,对一种基于STM32芯片和中控光学指纹采集仪的嵌入式指纹识别系统进行了研究和实现。利用改进的Gabor滤波增强算法对指纹数据进行图像预处理后,采用指纹纹线的二值化细化中心线提取法提取图像的细节特征点,在VC++环境平台下进行仿真,结果显示系统达到了预期的效果。     

基于高清摄像技术的非接触式指纹识别系统

指纹识别是一种理想的生物识别技术,普遍性、唯一性、稳定性、可采集性、性能、接受度、反欺性均较好.本次研究简单的探讨指纹识别系统的工作过程,并提出基于DSPTMS320F2812处理器设计非接触式指纹采集仪器的架构.     

改进的指纹识别算法嵌入式应用研究

研究了一种新的指纹识别算法并在电控锁中的应用问题.针对传统的指纹识别算法对指纹的细节匹配精确度较低,难易对细节信息进行准确的提取,为了克服这一问题,对点模式指纹识别匹配算法进行了改进,主要创新点在于改进的算法在模式匹配算法的基础上加入了匹配权重系数,有效地提高了指纹识别的精确度,同时给出了指纹识别硬件系统结构,将提出的改进的算法成功应用在嵌入式应用中,实例结果表明,提出的算法能够有效地提高安全加密度,具有一定的实际应用价值.     

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。     

载频稳定度在射频指纹识别中的应用研究

射频指纹识别是利用辐射源射频特征唯一性对其个体身份进行识别的技术,具有广阔的军民用应用前景。针对传统射频指纹特征稳定度不高、难以工程实现的问题,提出了一种基于辐射源频率偏移和相位噪声等多维频域特性的射频指纹识别方法。该方法以ADS-B信号为例,利用统计原理对频率偏移和相位噪声特征进行量化处理,并利用贝叶斯分类方法对信号进行分类以实现辐射源个体身份的识别。通过半实物生成和实采ADS-B信号数据两种方式对提出的算法进行实验验证。实验结果表明,该方法能够对同型号的辐射源进行有效区分,对真实环境下4个目标的识别正确率达到93.5%。     

指纹旋转情况判定

指纹旋转对社保指纹自主识别系统的性能有负面影响。通过对旋转指纹的研究,采取基于细化二值指纹图像,直接根据录入的指纹图像就可以判定出指纹的旋转情况,而不需要与库存模板进行匹配。它们能给出提示,引导用户采集到不发生旋转的指纹图像。以此解决旋转指纹对指纹识别系统性能的负面影响。文中给出了提取指纹中心点的算法,提出了一种新的基于细化二值指纹图像的脊线跟踪提取算法。     

基于中值滤波的指纹增强算法

指纹增强对提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.首次将中值滤波算法运用于指纹图像增强方面,提出了一种更为简单的指纹图像增强算法.该算法的主要过程是:对图像中的每个像素点,沿该点方向上取一个(2R+1)的一维统计窗口,其中R为该统计窗口的半径.时该窗口进行中值滤波,并将中值结果赋予该像素点.通过针对FVC 2002指纹库进行实验表明,该方法是一种简单、有效的指纹图像增强算法.     

指纹识别算法研究与实现

研究并实现了指纹识别过程中用到的算法,实现一套主要包括指纹图像灰度归一化和均衡化、指纹图像分割、二值化的指纹识别预处理算法、不同方向Gabor滤波的特征提取算法;尤其是采用基于Gabor滤波的指纹图像增强和纹理匹配的方法,兼顾了指纹图像的细节特征和全局特征。最后,以matlab7.0为开发平台对该方法进行验证,表明在同样的特征提取算法和匹配的条件下,改进的处理算法能够更简洁而有效地避免各种伪特征且识别率高于传统算法。