指纹取像与指纹识别

主要介绍了现有提取指纹图像的几种设备和方法，并提出了一套完整的指纹识别算法。该算法包括预处理、特征抽取、样本数据库建立和指纹比对，经实验证明，本算法具有很强的可靠性和安全性。     

指纹识别系统的设计与实现

主要介绍了现有提取指纹图像的几种设备和方法,并提出了一套完整的指纹识别算法。该算法包括预处理、特征抽取、样本数据库建立和指纹比对,经实验证明,本算法具有很强的可靠性和安全性。     

基于纹理特征的指纹识别算法

基于纹理特征的指纹识别方法,具有计算量小的特点。本文对该指纹识别算法进行了系统研究,提出了一套新颖的方向图修正算法,对于噪声相对较小的情况具有良好的效果。本文对多窗口法求块方向图给出了减少运算量的方法;在方向滤波器设计方面,给出了一个方向滤波器的闭合等式,可以简化方向滤波器设计,大大减少运算量,并取得了较好的增强效果;在中心点求取方面,提出了一种新的粗搜索算法,可以减少计算量,加快中心区域搜索速度。     

一种采用脊线特征的指纹模糊匹配方法

针对目前指纹识别系统主要采用手指上细节点的分布来表征和匹配指纹,提出了一种采用指纹脊线特征的匹配算法,以提高细节点数量较少情况下的匹配精度.在特征提取阶段,通过脊线采样,只存储脊线采样点集以降低存储量;在匹配时,对欲匹配的两指纹利用细节特征配准脊线集,在重合区域内对两指纹脊线统一进行编码,通过编码的比较确定相似脊线;以相似脊线的相同位置编码为论域,以相同位置编码的相似程度为隶属度,建立衡量脊线相似程度的模糊集,采用加权平均法对多个相似脊线模糊集进行综合评判得到两指纹脊线总体相似度.最后将脊线匹配相似度与细节点匹配相似度进行加权融合得到两指纹最终的相似度.在FVC2004指纹库上的实验表明该算法能够有效提高指纹匹配的准确性.     

一种基于方向场和细节特征匹配的指纹识别方法

文章介绍了指纹识别的处理步骤,提出了一种基于方向场的自动指纹识别算法,分别给出了图象的预处理,二值化,细化,纹路提取,细节特征提取以及指纹匹配的特征和算法步骤,并用实验进行了证明。     

一种基于伪特征点消除算法的指纹细节提取方法

指纹特征提取是指纹识别技术的关键。本文介绍的方法是,指纹图像经预处理后,不对脊线做任何修复,在细化指纹图像上直接提取原始细节特征点集,然后根据图像的伪特征点的分布规律,删除伪特征点,保留真正特征点。     

指纹识别系统分析

目前的自动指纹识别系统大多是基于PC平台的,而当今市场对自动指纹识别系统的便携性和易用性提出了更高的要求。介绍了自动指纹识别系统的原理,提出了以基于脊线跟踪的方法直接从指纹灰度图象提取特征的算法来提取指纹图像的特征点,总结了指纹识别的基本原理及其关键技术,研究了目前主要的指纹识别的算法。     

一种基于信息融合的指纹特征点提取方法

针对进行指纹图像预处理时产生的伪特征点难以消除的问题,提出了一种基于信息融合的指纹特征点提取方法;该方法首先通过取两种不同预处理方法所获得的指纹特征点集的交集来剔除在指纹图像预处理过程中所产生的伪特征点,然后根据特征点的结构信息来消除原始指纹图像本身所存在的伪特征点;实验结果表明,该方法不仅可以有效地消除指纹图像预处理过程所产生的伪特征点,同时也能消除原始指纹图像中存在的伪特征点。     

浅论指纹识别产品的开发与进展

本文综合论述了指纹的结构特征与指纹识别的技术原理。阐述了利用该原理所开发的指纹识别产品以及当前指纹识别技术的特点、重要衡量标志和发展前景,同时也讲述了指纹识别产品在当前实际生活中的广泛应用。     

指纹识别中的一种局部矢量匹配算法

指纹匹配技术分为两种：基于细节点的匹配和基于纹线相关性的匹配。文章属于基于细节点的匹配，采用细节点及其临近的5个点形成局部矢量，每枚指纹分解成若干个这样的局部矢量。于是，两枚指纹的匹配就转变为矢量数组的匹配。     

基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键,而指纹匹配通常基于细节点匹配.介绍了一套基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法,并给出了去伪算法.指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点(即端点和分叉点),此特征点含有大量的伪特征,既耗时又影响匹配精度.采用了边缘去伪和距离去伪,使得特征点去伪前后减小了近1/3,然后提取可靠特征点信息,以便实现指纹匹配.实验证明,用Matlab实现的这种方法,既简单快速,而且具有较高的准确率.     

指纹图像的预处理

根据指纹图像的特征提出了合理的假设，并根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法，提取指纹有效区域的算法，根据方向信息分割图像的算法以及去除图像中气泡噪声的算法，这些算法处理的效果好，运行速度快，编程简单，有效地解决了指图像的预处理问题。     

细化指纹图中伪特征点的一体化去除算法

自动指纹识别系统（AFIS）在身份识别方面所具有的快速、方便，准确等特点而得到广泛的研究，本文设计了一种除去空洞，毛刺和和短线等伪特征点的一体化算法，将将这些算法应用到指纹细化图的特征点的去伪过程中，该方法在指纹识别的实际应用中取得了很好的结果。     

基于方向图的指纹图像处理算法

一引言从指纹图像的局部放大图(图1(a))中,可以看到指纹图像具有以下特点:(1)在局部范围内,指纹纹线具有一致的方向性;(2)在局部范围内,指纹纹线的宽度基本相同;(3)在局部范围内,指纹纹线间的距离基本相同。根据这些特点,我们可以建立一个指纹局部的     

基于脊线跟踪的指纹细节特征提取

提出了一种基于脊线跟踪的指纹细节特征提取方法。该方法用脊线跟踪的方法来寻找和验证特征点,用相对于中心点的位置来定位特征点,因此能排除按捺指纹时产生的因为图像旋转、扭曲和变形造成的干扰,大大提高了指纹识别时的精度。     

指纹图像处理中方向信息的研究

指纹自动识别已成为个人身份识别的有效手段。指纹图像的方向信息对指纹的预处理、分类及匹配有着重要的作用。该文介绍了一种直接利用指纹灰度信息进行指纹图像方向图计算的方法，实验结果表明，它是行之有效的。     

指纹图像的预处理方法

提出了改进型指纹点方向图计算方法,设计了基于方向图的分离模板以实现灰度图像的方向性滤波,并采用数学形态学的方法进行正值指纹图的滤波操作。实验表明,有该方法进行图像处理,能大大减少指纹图像中的伪结构,有利于后续的指纹特征抽取和识别。     

指纹识别技术在数字化校园中的应用

本文将指纹识别技术应用到数字化校园中,提出了一种基于指纹识别技术的校园卡认证系统.由于指纹的唯一性和不可复制性,使用该系统可以杜绝校园卡容易被他人非法冒用的现象,提高了数字化校园的安全性.