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自动指纹识别系统中指纹图像分割方法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在研究和分析传统的指纹分割方法:方差法和方向图法的基础上,介绍了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,并将它和方向图法合理结合,然后提出了一种新的基于方向图和最大类间方差的复合分割方法。该复合分割方法的优点是不仅具有良好的分割效果,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。 相似文献
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DT网格在指纹识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
DT(Delaunay Triangulation)网格由于其优秀特性,在指纹识别领域得到了广泛应用。研究一种基于DT网格的指纹匹配方法,对指纹细节点的拓扑结构进行Delaunay三角剖分,把空间位置相近的细节点按照一定规则相连,得到三角形网格,基于该网格寻找若干参考点对,实现基于点模式的指纹匹配。实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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利用一种效率和匹配率均较高且存储空间小的基于特征描述子的指纹识别算法,实现了指纹匹配且可应用到嵌入式系统。由于自动指纹识别系统一般在嵌入式系统上实现,对算法的复杂度、运算速度、存储空间需要等均有较高要求,因此选用普遍使用的基于细节特征的匹配算法。该算法运算速度快,一幅300×300像素的指纹图像,仅需几十个特征向量。实验证明,算法克服了点匹配计算量大、速度慢和参考点确定难等缺点,且对图像的旋转和平移具有较好的鲁棒性。可以使基于特征描述子的随机局部区域描述子特征的匹配性能进一步提高。 相似文献
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利用AFIS与神经网络预测纱线强力 总被引:1,自引:0,他引:1
评述了AFIS纤维测试系统以及人工神经网络的特点,提出了利用它们进行纱线强力预测的工作原理和网络构建方法,并提供了实例。 相似文献
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非约束图像的自动匹配问题包括定位和配准两个关键步骤,其中定位是配准的前提。指纹图像的自动匹配是一种典型的非约束图像匹配问题。由于指纹采集时按压指面的旋转、变形和扭曲,以及各种因素造成的图像模糊、残缺和特征信息丢失,使指纹图像存在较大程度的不确定性,给利用细节特征进行匹配带来了困难。该文通过分析特征匹配的一般问题模型,指出了匹配问题的实质是在两个不完全等价特征集中寻求最大同构子集的问题,并对目前发展起来的几种匹配方法的适用性做了一定的评析。结合指纹图像的自身特点,提出了一种新的基于显著特征的自动定位与匹配算法。该算法通过分析细节特征点之间的联系,在整幅图像范围内构造了3种类型的显著特征,通过这些显著特征之间的比对实现了两幅图像的快速自动定位,求出了图像平移和旋转的变换矩阵。最后通过特征点的平移和旋转变换实现了具有容忍局部误差的细节特征点的比对。这种算法具有较强的容错性,对各种噪声图像具有一定的鲁棒性,是一种自适应的快速匹配算法。理论分析与实验结果表明这种方法用于指纹图像进行细节点匹配是很有效的。 相似文献