快速Gabor滤波器在指纹纹理分析中的应用

为了提高指纹识别速度，在分析了Gabor滤波器实部特征的基础上简化了求二维卷积的运算，从而改进了Gabor滤波器算法，实验表明该改进算法使运算的复杂度由O（n^2）降至0（n）。     

快速Gabor滤波器在指纹纹理分析中的应用

为了提高指纹识别速度,在分析了Gabor滤波器实部特征的基础上简化了求二维卷积的运算,从而改进了Gabor滤波器算法,实验表明该改进算法使运算的复杂度由O(n2)降至O(n).     

指纹中心点的定位和特征匹配方法

提出了一种新的指纹中心点搜索的方法及其于中心点的指纹匹配算法，它利用指纹块方向图中块方向的变化进行中心点的粗细两步搜索，首先在粗方向图中搜索方向锐变区域，然后在细方向图中对相应的匹配再进一步搜索方向锐变的区域，最终得到中心点，在此基础上介绍了基于网格的旋转匹配方法，此方法对噪声大的指纹有较强的抗干扰性，算法相对简单且效果良好。     

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取

结合纹理的能量特性、粗糙性、结构性等特点,根据人类视觉特性,提出了Gabor小波变换滤波器的图像纹理特征提取方法。实验结果表明,虽然图像的Gabor纹理计算量很大,但是方法是有效的。     

基于MBF200指纹图像预处理方法的研究

针对MBF200指纹图像的特点,提出一套指纹图像预处理方法。该方法对MBF200指纹图像的去噪、分割、中心点定位、Gabor滤波增强、二值化及细化等预处理步骤进行研究及实现。为了验证该方法的有效性,使用自行设计的MBF200指纹采集器对所获得的指纹图像进行试验。结果表明,所提出的指纹预处理方法对MBF200指纹图像的处理是行之有效的,有助于基于细节特征的指纹提取。     

一种基于Gabor滤波器的竹节纱检测方法

竹节纱是纺织工业中广泛使用的一种花式纱,为了检测和提取织物中的竹节纱,结合人眼视觉特性,提出了一种基于Gabor滤波器的竹节纱检测方法.根据竹节纱分布的方向特性,利用Gabor滤波器的带通技术,设计了一个目标函数,通过该函数来抑制织物正常纹理的频率成分,增强了竹节纱的频率成分,从而达到了检测竹节纱的目的.大量实验结果表明,该方法获得了较好的检测效果.     

基于轮廓波特征的纹理图像识别方法

通过利用方向可控滤波器(steerable filter)和轮廓波(contourlet)分解的方向性及能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法.利用基于轮廓波方向性与分解系数能量的性质可以很好地表示一个旋转纹理图像的特征,而且轮廓波的方向性和分解层次可以根据需要灵活地调节.使用这样的特征并运用简单的分类方法可以对旋转纹理图像进行较为准确的分类.最后通过对标准纹理库(Brodatz)图像的测试,验证了算法的有效性.     

基于场结构的指纹图像细节特征提取算法

根据指纹图像局部区域所固有的方向特性和频率特性 ,提出了方向场和频率场的概念 ,实现了指纹图像与背景区域的有效分离 ,并实现了指纹图像的二值化、细化以及细化纹线修复的后处理。提出了一种基于场结构的快速而有效的指纹图像细节提取算法。该算法依据局部与宏观相结合的原则 ,不但利用了指纹图像的局部特性 ,而且结合了局部四邻区域的关联特性 ,对于脊线方向变化较小的局部区域 ,采取单一方向Gabor滤波的方法 ;对于脊线方向变化较大的局部奇异区域 ,采取多方向Gabor滤波合成的综合方法 ,从而保证了提取指纹细节特征的准确性。实践证明 ,与现有的方法相比 ,此方法具有计算量小、细节特征提取准确的特点 ,可应用于实际的指纹自动识别系统中。     

基于Gabor滤波的图像质量分区指纹特征提取

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法,对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪,提取细节特征点;对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法,再进行特征提取。对若干幅低质量指纹进行了实验,得到了不错的实验效果,并且实验的效率和准确率也有所提高。     

基于纹理特征的超声医学图像检索

在医学信息学领域，对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索，为此，提出一种改进的Gabor纹理特征提取方法．通过超声医学图像的分析获得图像主要的纹理频率和方向特性，以此构成图像纹理特征矢量，降低了图像的纹理特征的维数．用该特征进行基于内容的图像检索，避免了采用Gabor小波在检索中带来的维数危机．通过对五类超声心动图像的检索实验，证明该方法的检准率和检全率较高，检索时间较短，能够取得较为满意的结果．     

基于Gabor滤波器的特征抽取技术

首先简介了2D Gabor函数,然后从样点的选取、Gabor滤波器参数设置、Gabor特征后处理等方面,综述基于Gabor滤波器的特征抽取技术,最后给出进一步的研究方向.     

自动指纹识别系统预处理技术及细节特征提取算法的研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)的关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.详细介绍了预处理过程中指纹图像与背景分离、方向信息提取、纹线提取、二值化、细化,以及细节特征提取等关键技术.在这些模块中,提出了一些改进算法和新的思想.根据人指纹本身是一个曲面结构的特点,采用一种自适应的局部阈值分离方法,解决处于不同深浅区域的指纹图像均能有效地同背景分离;提出了一种改进的、基于非彻底细化图像的细节特征提取算法,在不对纹线进行任何处理的情况下,直接从细化指纹图像上提取原始细节特征点集合,并针对各种噪声产生的伪特征点进行修复;另外,还介绍了一种基于灰度纹线跟踪直接提取指纹图像细节特征的新方法,并与传统算法进行了比较.这种方法不经过二值化、细化等过程,能显著减少预处理带来的累计误差,加快处理速度,在一定程度上提高了准确率.实验证明,以上算法行之有效,在实际应用和严格测验中取得了较好的效果.     

人脸识别中一种新的Gabor特征提取方法

为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征提取方法．首先利用类别可分离性判据评价Gabor展开系数的分类能力,选择最有利于识别的Gabor展开系数构造新的Gabor特征、然后对人脸不同局部位置处采样点的分类能力进行评价,选择分类能力最强的位置提取特征点、最后就新的Gabor特征对光照和表情变化的适应性进行测试．实验结果表明,新的特征提取方法能够在小样本条件下有效提高识别率,减少特征数量,并对环境变化具有一定的适应能力．     

基于Gabor小波的特征提取技术应用

介绍人脸识别和小波技术,分析其工作原理,给出Gabor小波技术的基本特征和特征提取方法,提出了把Gabor小波技术应用于人脸识别技术中的实验步骤。     

基于自适应Gabor小波包的超声心动图像纹理特征提取

在基于纹理的医学图像检索中，由于提取的图像特征向量过长，大大影响检索速度．为此，提出一种基于Gabor小波包的自适应纹理提取方法：以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优化参数，建立反映图像内容的纹理特征向量以及空间信息结构码．这种方法有效降低了纹理特征向量的维数，显著提高了图像分析的效率．在基于内容的图像检索实验中，以两类典型的超声心动图像为研究对象，结果表明该方法能够达到95．1％的平均识别率．     

基于特征融合的指纹质量评估算法

针对公安刑侦指纹库中指纹质量参差不齐的问题,提出一种基于指纹图的空间和频率特征融合的指纹质量评估算法.首先用中心区域黑像素比例、环形谱结构和Gabor方向特征来单独评估指纹质量,分析各种特征的评估性能.然后,根据各评估特征对不同质量类型指纹的评估特性,给出一种新的非线性指纹评估准则,它通过对3种质量特征的评估结果进行非线性融合加权来计算指纹的质量评估分数.在公安刑侦指纹库上测试了该评估准则,结果表明,文中提出的非线性融合评估方法能够准确地评估指纹质量.     

基于纹理分析的图像形貌特征提取

讨论了纹理分析的统计法、结构法、模型法以及空间／频率域联合分析法等四种主要方法的优缺点及各自的适用性，对近年来这些方法在图像形貌特征提取方面的应用进行了归类和初步的总结，重点介绍了一些新的发展，探讨了存在的问题和发展方向。     

基于Gabor滤波的图像质量

基于Gabor滤波器的指纹图像质量分区方法，对指纹图像的各个分区进行了质量评价。然后对高质量分区直接进行脊线跟踪．提取细节特征点；对低质量分区先使用普遍使用的预处理方法，再进行特征提取。对著干幅低质量指纹进行了实验，得到了不错的实验效果，并且实验的效率和准确率也有所提高。     

指纹识别技术在图书馆管理中的应用

介绍了指纹识别技术,探讨了指纹图像识别技术在图书馆管理中的应用。