一种改进的基于Gabor滤波的指纹增强算法

研究并实现了基于Gabor滤波器的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,获得了较准确的方向图。并改进了纹线频率的提取方法,有效地避免了Gabor滤波后在脊线中留下伪纹线和小孔的问题。同时也对滤波算法进行了优化,有效地减少了运算量。实验证明,该方法工作稳定,效果良好,鲁棒性强,对低质量图像具有显著的增强效果。     

基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹增强对于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.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.     

基于脊线跟踪的指纹核心点检测

准确、可靠地检测指纹核心点对于指纹的分类和匹配有重要的意义。针对指纹图像核心点提取中准确判断和精确定位的难题,介绍了一种比较好的核心点检测算法。根据核心点是纹线曲率最大的点的定义,利用脊线跟踪的方法求出核心点。实验结果证明该方法能够从指纹图像中较精确、可靠地提取出核心点。并具有较好的鲁棒性。     

基于纹线跟踪技术的指纹图像后处理

介绍了基于邻域编码的纹线跟踪技术及其纹线跟踪过程,在此基础上,完善了指纹图像后处理算法,提取了指纹细节特征。在完全细化的指纹图像上,利用纹线跟踪技术,剔除了可能的伪特征点,保留了真实的细节特征点,指纹图像后处理效果十分理想,达到了指纹特征准确提取和特征点集准确获取的目的,为后续的指纹匹配工作打下了良好的基础。     

改进的基于Gabor滤波器的指纹增强算法

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,增加了对特征点的额外处理,并研究了Gabor函数的具体应用形式。实践表明,该方法能大幅度提高指纹图像质量。     

一种新型自适应指纹图像增强算法

针对Gabor滤波器在处理低质量指纹图像时增强效果不佳的缺陷,提出一种基于方向域和频率域的新型自适应Gabor滤波增强算法。该算法改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,通过计算图像方向一致性和平均纹线频率两个参数来共同自适应地调节Gobor滤波器变换窗的大小。实验结果表明：对于低质量指纹图像,该算法大大提高了方向图准确性,而且自适应Gabor滤波器在处理不同类型的指纹时更具优越性。     

改进的指纹细节特征提取算法

指纹细节特征（minutiae)提取是指纹自动识别的核心技术之一，常规的指纹细节特征提取算法需要先采用纹线跟踪的方法对细化后的指纹图象进行纹线修复，然后再实现细节特征提取，纹线修复不仅步骤繁琐，而且比较耗时，针对这一问题，提出了一种改进的指纹细节特征提取算法，该算法首先在细化后的指纹图象上直接提取原始细节特征点集，然后分析图象中存在的各类噪声及其特点，总结伪特征点的分布规律，最后，结合局部纹线方向信息，针对不同的噪声，采用针对性的算法，将各类噪声引起的伪特征点分别予以删除，最终保留下来的特征点集即视为真正的特征点集，为验证该算法的性能，将改进算法与常规算法进行了对比实验，实验结果表明，改进算法有效地减少了计算时间，细节特征提取准确率也基本可以满足应用的需要。     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

基于纹线跟踪的指纹分类方法

在深入研究现有指纹分类算法的基础上,提出了一种基于纹线跟踪的新颖指纹分类方法。不同于以往利用core点和delta点进行分类,该算法结合纹线跟踪的思想,在模式区进行纹线跟踪,得到模式区的跟踪曲线,然后再根据曲线参数进行分类,取得了较好的效果。     

基于Hermite滤波器的指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,以提高指纹识别系统的性能。提出了一种基于Hermite滤波器的指纹增强算法,算法利用经典的梯度公式法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率。以纹线方向和频率作为滤波器的主要参数,利用具有良好带通特性的Hermite滤波器和具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应。实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果。     

基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法研究

本文提出了一种基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法,该算法在离线阶段采用核岭回归方法提取传感器之间的距离与RSSI(Received Signal Strength Indicator)信号值之间的非线性关系,从而训练出一种非线性回归距离模型;在线追踪阶段,利用非线性回归模型和粒子滤波算法实现室内移动目标的定位和追踪。本文在典型的室内办公环境下进行实验,并通过MATLAB对实测数据进行仿真。实验结果表明,相比WKNN算法和KF算法,本文所提出的算法能到达更好的定位精度,误差均值为1.2743 m。     

序列化融合的指纹匹配方法

在指纹识别中,利用细节点或纹线等单一指纹特征的识别算法来得到一个很高的识别性能比较困难。将不同的指纹匹配算法进行融合来获得较高的准确率已经成为当前研究的热点。提出了一种新的序列化融合的指纹匹配方法。利用基于细节点的指纹匹配算法对待识别指纹进行预判,对于不能确定其为同源或异源的,将再利用基于纹线的指纹匹配算法进行匹配,对两次的匹配得分进行融合,基于融合结果判断其为同源或异源。在指纹库FVC2002 DB2上的实验结果表明,采用基于细节点的指纹匹配算法、基于纹线的指纹匹配算法、对上述两种算法的Sum融合方法、提出的方法得到的等错误率（EERs）分别为3.0%、4.9%、2.0%、1.9%,且相对于Sum融合方法,提出的方法在时间消耗上降低了64.64%。     

基于四叉树和进化算法的分形图像压缩

分形压缩的解码图像质量取决于子块的大小，四叉树算法能够使图像中自相似性较好的区域所分割的子块较大，而使图像中的细致部分所分割的子块较小，这样就保证了解压缩后图像的质量。利用进化算法随机搜索与子块匹配最优的父块，比穷举法所使用的搜索时间更少。本文综合运用四叉树和进化算法有效地提高了分形的解码后图像质量和图像编码速度。实验结果表明，该算法的提出是成功的。     

一种提高样板匹配精度的实现算法

通过对传统样板匹配算法的分析，指出了它们在匹配精度方面存在的缺陷。通过对传统算法的改进，文章介绍了一种可以提高匹配精度的新算法。并对这种算法的实验结果进行了讨论。     

基于阈值分割的多晶硅晶畴检测方法

0引言晶畴的区域分割提取是利用数字图像实现多晶硅结晶度检测中的一项关键技术,其中阈值的自动选择是实现自动化检测结晶度的核心。针对多晶硅图像的特点,充分利用图像的直方图信息,通过结合双峰法与波形对称性分析首先得到阈值数以及阈值的初步取值,然后利用最大类间方差法精确确定阈值,再进行硅片图像分割。实验证明,这种方法结合了双峰法和最大类间方差法的优点,在对多晶硅图像进行晶畴分割提取时能够获得优良的检测效果并明显提高算法的效率,为实现工业在线自动检测奠定坚实的基础。     

基于一种改进禁忌搜索算法优化离散隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkovModel)是语音识别和手势识别中广泛使用的统计模式识别方法。文章提出了一种改进的禁忌搜索(ITS,ImprovedTabuSearch)优化HMM的参数。传统的TabuSearch(TS)与局部搜索算法(极大似然法)交替进行,从而加快了算法的收敛速度,并得到优化解。分别用TS及ITS训练隐马尔可夫模型进行动态手势识别。结果表明ITS可获得更高的识别率,且能达到全局优化。     

基于阈值分割的多晶硅晶畴检测方法

晶畴的区域分割提取是利用数字图像实现多晶硅结晶度检测中的一项关键技术．其中阈值的自动选择是实现自动化检测结晶度的核心。针对多晶硅图像的特点．充分利用图像的直方图信息．通过结合双峰法与波形对称性分析首先得到阈值数以及阈值的初步取值,然后利用最大类间方差法精确确定闽值．再进行硅片图像分割。实验证明．这种方法结合了双峰法和最大类间方差法的优点．在对多晶硅图像进行晶畴分割提取时能够获得优良的检测效果并明显提高算法的效率．为实现工业在线自动检测奠定坚实的基础。