指紋圖
- 基于卷積稀疏表示的內(nèi)外部指紋融合方法研究①
到對(duì)比度較高的指紋圖像。然而當(dāng)手指表皮存在污垢、磨損或疤痕時(shí),獲取的指紋圖像會(huì)出現(xiàn)信息模糊與缺失等現(xiàn)象,對(duì)指紋的匹配識(shí)別造成影響。此外,表皮指紋易遭受硅膠指紋膜等的欺騙攻擊[4]。事實(shí)上,手指指尖皮膚主要由表皮與真皮構(gòu)成,在兩者的交界處存在活性表皮層。生理學(xué)家發(fā)現(xiàn)表皮層構(gòu)成的外部指紋與活性表皮層構(gòu)成的內(nèi)部指紋結(jié)構(gòu)相同[4]。內(nèi)部指紋位于指尖皮下2 mm 內(nèi)[5],不易受外部皮膚狀態(tài)影響[5-6],且能夠有效地防止偽造指紋的欺騙。外部指紋與內(nèi)部指紋之間的一致
高技術(shù)通訊 2022年11期2022-02-27
- 基于小波分析的指紋圖像模糊邊緣識(shí)別算法
，并且也會(huì)導(dǎo)致指紋圖像的可利用價(jià)值喪失[2]，指紋匹配時(shí)，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間、精力和人力，并且由于匹配難度較高，人為導(dǎo)致匹配錯(cuò)誤的現(xiàn)象時(shí)常發(fā)生。因此，指紋圖像邊緣作為指紋圖像重要的組成特征，包含諸多特征和信息，可在一定程度上決定對(duì)采集指紋的驗(yàn)證和辨別的結(jié)果[3]。為提高指紋識(shí)別效率并降低識(shí)別錯(cuò)誤率，文獻(xiàn)[4]提出一種基于區(qū)間值直覺模糊集的圖像邊緣識(shí)別算法，該算法在完成給定灰度圖像和模糊圖像的轉(zhuǎn)化后，通過構(gòu)建的區(qū)間值模糊集對(duì)其實(shí)行劃分，獲取區(qū)間值模糊圖像，并
計(jì)算機(jī)仿真 2021年11期2021-12-10
- 智能門鎖指紋識(shí)別方法設(shè)計(jì)
處理。1.2 指紋圖像預(yù)處理指紋圖像預(yù)處理是采用相關(guān)算法解決指紋圖像受到的噪聲污染、模糊、霧化等問題，目的在于提高指紋圖像紋理的清晰度，便于后續(xù)的特征提取。通常，指紋圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)包括圖像去噪、圖像去模糊、圖像增強(qiáng)等部分，可根據(jù)指紋識(shí)別的應(yīng)用場景及指紋圖像質(zhì)量進(jìn)行功能的增減。1.3 提取指紋圖像特征點(diǎn)指紋能夠被成功識(shí)別的前提是指紋圖像具有一定量的特征信息。指紋特征除了有易獲得的指紋中心和三角點(diǎn)，還包括紋路的端點(diǎn)（起點(diǎn)與終點(diǎn)）、交叉點(diǎn)、匯聚點(diǎn)等。另外，部分算
電子世界 2021年21期2021-02-28
- 基于灰色局勢(shì)決策法及指紋圖法的礦井涌水水源判別
益的嘗試。水源指紋圖法主要用于解決水源判別速度慢及判別數(shù)據(jù)不充分的問題，是一種簡易且經(jīng)濟(jì)的判別方法，但精確度仍待提高[9]。本文將灰色局勢(shì)決策法與指紋圖法結(jié)合使用，既克服了各自缺點(diǎn)，又快速準(zhǔn)確地判別了涌水水源，為水源判別提供了新的思路。2 基本原理2.1 灰色局勢(shì)決策法基本原理灰色局勢(shì)決策法主要通過計(jì)算效果測度值、確定評(píng)判因子的權(quán)重、計(jì)算綜合加權(quán)效果測度值、做出決策等步驟對(duì)涌水進(jìn)行判別[7-8]。2.1.1 計(jì)算效果測度值在礦井涌水判別中，假設(shè)事件ai（i
西部探礦工程 2021年3期2021-02-27
- 液滴分析技術(shù)識(shí)別大興安嶺主要樹種的方法研究
得了相應(yīng)的液滴指紋圖。為了實(shí)現(xiàn)基于樹種的液滴指紋圖對(duì)樹種進(jìn)行識(shí)別，本文將對(duì)紅松、白松、落葉松、椴木和柞木的液滴指紋圖特征提取方法進(jìn)行研究。2 樹種的液滴指紋圖及其預(yù)處理基于影響生物質(zhì)熱裂解過程和產(chǎn)物組成的相關(guān)研究，本文對(duì)紅松、白松、落葉松、椴木和柞木的樣本進(jìn)行了粉碎，用分樣篩篩分粒徑小于0.2 mm的木屑顆粒，于干燥箱中進(jìn)行烘干，使其含水率降為6%，采用高壓反應(yīng)釜在380 ℃下對(duì)烘干后的木屑進(jìn)行液化，濾除雜質(zhì)后得到待測液體。應(yīng)用光纖液滴分析裝置對(duì)待測液體進(jìn)
綠色科技 2020年21期2021-01-08
- 居民身份證指紋圖像采集質(zhì)量影響因素分析
廣泛使用，這對(duì)指紋圖像采集質(zhì)量提出了很高要求。為全面認(rèn)識(shí)、掌握并提高各省的居民身份證指紋圖像采集質(zhì)量，更好地滿足指紋證社會(huì)應(yīng)用需要，有必要對(duì)指紋圖像質(zhì)量的影響因素進(jìn)行定性和定量的分析。一、居民身份證指紋圖像采集質(zhì)量影響因素的定性分析根據(jù)指紋學(xué)和指紋比對(duì)技術(shù)相關(guān)研究，影響指紋比對(duì)應(yīng)用效果的主要因素是指紋圖像的采集質(zhì)量。從2013年開始，公安部第一研究所組織有關(guān)專家針對(duì)證件指紋圖像質(zhì)量評(píng)分規(guī)則、方法、工具進(jìn)行了專門的研究[1-4]，提出評(píng)價(jià)證件指紋算法的關(guān)鍵指
警察技術(shù) 2020年6期2020-11-20
- 基于CMVF的指紋圖像分割算法
特征簡單融合的指紋圖像分割算法的不足，從而提出基于指紋圖像子塊的方向一致性（Coherence）、灰度均值（Mean）、灰度方差（Variance）、紋線頻率（Frequency）這四種指紋特征的更為精確的分割算法。關(guān)鍵詞：指紋圖像分割;CMVF一、研究背景在信息化發(fā)展迅速的今天，各種各樣的身份偽造，詐騙行為多有發(fā)生。在眾多的身份認(rèn)證技術(shù)中，指紋識(shí)別技術(shù)憑借它的低成本、方便、安全的特點(diǎn)，成為身份認(rèn)證技術(shù)中的佼佼者。指紋識(shí)別技術(shù)一般分為：指紋圖像采集、指紋圖
科學(xué)與財(cái)富 2020年24期2020-11-06
- 基于密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)的小面積指紋識(shí)別方法
。圖1 小面積指紋圖像現(xiàn)有針對(duì)智能手機(jī)端的小面積指紋識(shí)別算法主要利用指紋圖像中特征的詳細(xì)信息，然后采用特定的相似度計(jì)算規(guī)則來計(jì)算指紋圖像之間的相似度，實(shí)現(xiàn)指紋識(shí)別[3]。這些細(xì)節(jié)特征通常是指紋圖像的紋理、形狀和關(guān)鍵點(diǎn)，相應(yīng)的特征描述符有LBP（Local Binary Pattern）[4]、HOG（Histogram of Oriented Gradient）[5]和 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）[6-7
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2020年10期2020-05-20
- 中小尺寸指紋測試庫建庫方法探討
形成不同大小的指紋圖像，成為小指紋庫。2 大指紋庫與小指紋庫的相同點(diǎn)小指紋庫由大指紋庫裁切而成，即其圖像格式、人數(shù)規(guī)模、性別、年齡、產(chǎn)業(yè)分布，與居民身份證指紋測試庫的條件等同。為在保證測試公平性的基礎(chǔ)上，體現(xiàn)受測指紋模塊的圖像特性，與大指紋庫類似，使用受測指紋模塊采集占該裁剪圖庫5%的現(xiàn)場指紋圖像，混合作為小指紋庫。3 小指紋庫的效果驗(yàn)證使用大指紋庫（即指紋圖像個(gè)數(shù)大于1800枚），按照大尺寸指紋算法性能測試的方法，對(duì)大尺寸指紋識(shí)別模塊進(jìn)行測試，列出同指指
中國安全防范技術(shù)與應(yīng)用 2019年5期2019-10-23
- 美大學(xué)開發(fā)人造指紋能“解鎖全球1/3手機(jī)”
出一種人工智能指紋圖像技術(shù)，這種基于深度學(xué)習(xí)的算法能生成“騙過”手機(jī)指紋解鎖機(jī)制的指紋圖像，甚至能解鎖全球1/3的手機(jī)。研究人員接受CNBC采訪時(shí)表示，受設(shè)備存儲(chǔ)空間所限，手機(jī)只存儲(chǔ)部分而非全部指紋信息，導(dǎo)致目前手機(jī)使用的指紋解鎖機(jī)制不夠安全。黑客可能會(huì)利用人造指紋圖像鉆手機(jī)指紋解鎖安全性差的漏洞，從而竊取巨額財(cái)富。為加強(qiáng)指紋解鎖安全性，專家建議手機(jī)生產(chǎn)商將指紋掃描直接集成在手機(jī)屏幕上，捕獲并存儲(chǔ)完整的指紋信息，進(jìn)而提高指紋造假難度?！ㄕ缦瑁?/div>
環(huán)球時(shí)報(bào) 2019-01-022019-01-02
- 指紋圖像干濕度評(píng)價(jià)及亮度自動(dòng)調(diào)節(jié)方法研究
導(dǎo)致采集到的干指紋圖像的脊線與谷線對(duì)比度低、圖像模糊及紋線結(jié)構(gòu)不清晰，因此該設(shè)備對(duì)干指紋的采集及處理仍存在不足。為了解決干手指指紋成像問題，有方案采用棱鏡表面貼硅膠?；蛘吆笃趫D像增強(qiáng)的辦法來解決干手指成像不完整的問題。但是硅膠模易損壞，清潔困難；后期圖像增強(qiáng)會(huì)損失一些圖像信息，都不能很好的解決干手指成像的問題。本文主要從以下兩方面來解決這些問題：首先，準(zhǔn)確地對(duì)指紋圖像做出干濕判斷，對(duì)質(zhì)量良好、較干及較濕指紋圖像的灰度均值和方差進(jìn)行分析，提出了一種改進(jìn)的指紋- Contourlet變換針對(duì)指紋圖像的重構(gòu)情況研究
表示方法。由于指紋圖像含有豐富的方向性信息，所以文章主要針對(duì)指紋圖像，采用Contourlet變換，在選擇相同個(gè)數(shù)大系數(shù)的條件下，選擇不同的濾波器、不同的級(jí)數(shù)，觀察圖像重構(gòu)的情況，并采用峰值信噪比（PSNR）來度量重構(gòu)性能。在此基礎(chǔ)上，在相同的條件下，采用db2與Contourlet變換，分別對(duì)指紋圖進(jìn)行了重構(gòu)，并對(duì)重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，對(duì)比結(jié)果突出了Contourlet變換對(duì)圖像重構(gòu)的優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵詞：Contourlet變換；指紋圖像；圖像重構(gòu)中圖分類號(hào)：T科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2018年24期2018-10-20
- 基于GPU的局部指紋頻譜特性估計(jì)的實(shí)現(xiàn)
特別是當(dāng)獲取的指紋圖像質(zhì)量較差，指紋特征不明顯的時(shí)候.為了能夠準(zhǔn)確地從指紋圖像中獲取指紋特征，指紋圖像增強(qiáng)成為了自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中必不可少的一個(gè)步驟.已知自適應(yīng)指紋圖像增強(qiáng)系統(tǒng)在等誤差率、認(rèn)假率和不匹配率等方面都有很好的表現(xiàn)[1-2].其中局部指紋頻譜特性估計(jì)是該指紋圖像增強(qiáng)系統(tǒng)的核心組成部分，由于其需要對(duì)大量的局部指紋圖像進(jìn)行頻譜特性估計(jì)，因此僅僅利用CPU進(jìn)行運(yùn)算需要消耗較長時(shí)間.近年來，GPU已經(jīng)發(fā)展演變成了一種高并行度，多線程的多核處理器，它強(qiáng)大的浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年5期2018-10-08
- 指紋顯現(xiàn)及預(yù)處理概述
拍照提取。2 指紋圖像預(yù)處理（1）指紋紋線細(xì)節(jié)特征 乳突紋線常用的細(xì)節(jié)特征包括9種，在指紋檢驗(yàn)中稱它們?yōu)槠瘘c(diǎn)、終點(diǎn)、分歧、結(jié)合、小棒、小點(diǎn)、小勾、小眼、小橋。乳突紋線的細(xì)節(jié)特征點(diǎn)是由單條乳突紋線的端點(diǎn)和多條乳突紋線的相交點(diǎn)構(gòu)成的。細(xì)節(jié)特征通過掃描會(huì)出現(xiàn)一定的噪聲，使許多細(xì)節(jié)特征丟失，影響指紋識(shí)別的準(zhǔn)確性。這時(shí)就需要用計(jì)算機(jī)進(jìn)行預(yù)處理進(jìn)行加強(qiáng)，以便后期指紋的識(shí)別鑒定。（2）指紋圖像的預(yù)處理 每個(gè)人指紋都不一樣，沒有兩個(gè)一模一樣的指紋，指紋具有唯一的紋理結(jié)構(gòu)，科技視界 2018年12期2018-07-28
- 指紋識(shí)別系統(tǒng)簡述與發(fā)展方向
（AFIS）和指紋圖像的歸一化處理算法。第三部分對(duì)指紋識(shí)別技術(shù)的局限性、發(fā)展方向進(jìn)行了探討?！娟P(guān)鍵詞】指紋識(shí)別 AFIS1 指紋識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用歷史及發(fā)展現(xiàn)狀1.1 指紋識(shí)別的應(yīng)用歷史現(xiàn)代指紋識(shí)別起源于16世紀(jì)末期。早在1880年，亨利·福茲提出犯罪可用指紋識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別的觀點(diǎn)。20世紀(jì)70年代，人們對(duì)于指紋自動(dòng)識(shí)別的研究開始使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行，加上模式識(shí)別理論的迅速發(fā)展，一些實(shí)用系統(tǒng)逐漸面世。70年代末，在加拿大，激光技術(shù)已經(jīng)首次應(yīng)用于指紋檢驗(yàn)，取得了不錯(cuò)的效果電子技術(shù)與軟件工程 2018年3期2018-03-22
- 基于MATLAB軟件的指紋識(shí)別研究
，得到細(xì)化后的指紋圖像。基于細(xì)化后的圖像提取出指紋特征點(diǎn)，給出合理的指紋密碼。然后根據(jù)指紋的總體特點(diǎn)，利用基于奇異點(diǎn)的指紋分類方法，對(duì)指紋進(jìn)行了分類。一、指紋圖像的預(yù)處理在指紋采集過程中由于手指本身的因素和采集條件等各種原因的影響，從指紋傳感器上采集到的原始圖像會(huì)不同程度地受到各種因素的干擾，圖像中往往包含有很多噪聲，造成指紋圖像質(zhì)量嚴(yán)重下降。為了改善圖像、去除噪聲干擾、有效的提取指紋特征，必須進(jìn)行圖像預(yù)處理。二、圖像分割圖像分割的目的是為了將指紋前景區(qū)域東方教育 2017年12期2017-08-23
- 一種改進(jìn)的指紋圖像分割算法
4）一種改進(jìn)的指紋圖像分割算法譚婷婷1，劉 倩1，2，陳 茂1，周學(xué)禮1（1. 常熟理工學(xué)院 物理與電子工程學(xué)院，江蘇 常熟 215500；2. 南京理工大學(xué) 電子工程與光電技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京 210094）基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)閾值分割算法，針對(duì)采集的指紋圖像灰度值不均特點(diǎn)加以改進(jìn)，提出了一種改進(jìn)的指紋圖像分割算法，結(jié)合閾值分割與區(qū)域分割，從而使指紋的背景和目標(biāo)區(qū)分開來，這樣處理出來的指紋圖像效果更好. 實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的指紋圖像分割算法能達(dá)到很好的指紋圖像常熟理工學(xué)院學(xué)報(bào) 2017年4期2017-08-14
- 有限元指紋圖像配準(zhǔn)*
0088有限元指紋圖像配準(zhǔn)*姚麗莎+，程家興安徽新華學(xué)院 信息系統(tǒng)軟件研究所，合肥 230088針對(duì)指紋圖像中形變復(fù)雜多樣的特點(diǎn)，對(duì)指紋圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)目前指紋配準(zhǔn)算法存在復(fù)雜度高，精度低，速度慢，易受指紋形變等影響的缺陷，引入有限元分析理論，提出了有限元指紋圖像配準(zhǔn)算法。該算法將指紋圖像配準(zhǔn)中的復(fù)雜形變轉(zhuǎn)換為有限個(gè)離散形變單元組成的彈性形變，以分叉點(diǎn)、轉(zhuǎn)折點(diǎn)、指紋圖像上兩點(diǎn)的連線所穿越的脊線數(shù)量等特征作為特征指標(biāo)，求出采樣指紋與標(biāo)準(zhǔn)指紋的模糊貼計(jì)算機(jī)與生活 2017年4期2017-04-17
- 基于高斯調(diào)制二維正弦曲面濾波器的指紋增強(qiáng)算法*
0012)針對(duì)指紋圖像的紋理特征，深入分析了指紋圖像的紋理結(jié)構(gòu)及與二維正弦曲面模式的相似性，構(gòu)造設(shè)計(jì)了二維正弦曲面濾波器。為了降低邊際噪聲對(duì)濾波器性能的影響，提升濾波器的濾波增強(qiáng)效果，采用二維高斯函數(shù)對(duì)二維正弦曲面濾波器進(jìn)行調(diào)制，最終構(gòu)建了高斯調(diào)制二維正弦曲面濾波器，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于該濾波器的指紋增強(qiáng)算法。分組實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中提出的基于高斯調(diào)制二維正弦曲面濾波器的指紋增強(qiáng)算法能夠有效地提高指紋圖像的質(zhì)量，對(duì)普遍存在于低質(zhì)量指紋圖像中的斷線、疤痕和粘連等強(qiáng)噪數(shù)據(jù)采集與處理 2017年1期2017-02-25
- 硬件友好型合成指紋鑒別算法的研究*
過對(duì)真實(shí)和合成指紋圖像的灰度均值、方差因子以及Harris角點(diǎn)數(shù)目因子的提取構(gòu)建特征向量,得到基于多項(xiàng)式核函數(shù)支持向量機(jī)的智能計(jì)算模型，成功鑒別出合成指紋。以硬件友好的思路進(jìn)行算法構(gòu)架，充分發(fā)揮電路執(zhí)行速度快的優(yōu)勢(shì)。經(jīng) Qsys平臺(tái)上的驗(yàn)證，可在 18 ms內(nèi)完成對(duì)一幅指紋圖像的鑒別，相比傳統(tǒng)軟件方式極大地縮短了時(shí)間，鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)97%以上。硬件友好；合成指紋；識(shí)別；支持向量機(jī)；Qsys0 引言近年來，隨著生物識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)（AFIS）電子技術(shù)應(yīng)用 2016年10期2016-12-02
- 基于方向場信息和灰度特征的指紋分割算法研究
671003）指紋圖像分割是指紋圖像預(yù)處理過程中的關(guān)鍵步驟，目的是便于指紋圖像特征點(diǎn)的有效提取。根據(jù)常見的指紋分割處理的基本原理，歸納總結(jié)了兩種常用的分割算法：基于統(tǒng)計(jì)特性的方法和基于方向信息的方法。在此基礎(chǔ)上，提出基于方向場信息和灰度特征的分割算法，結(jié)果表明：此法可以有效、可靠地進(jìn)行指紋圖像分割，分割效果達(dá)到指紋圖像預(yù)處理的目的。圖像處理；方向場算法；灰度特征；指紋分割［DOI］10. 3969 / j. issn. 2096-2266. 2016. 0大理大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年6期2016-09-23
- 一種快速有效的指紋識(shí)別算法*
210037）指紋圖像是由交錯(cuò)排列的脊線和谷線組成，包含了豐富的紋理信息。為了獲得更為有效的紋理信息，首先將圖像分解為3個(gè)級(jí)別的區(qū)域塊，來校正小尺寸塊的方向角，以確定指紋的中心點(diǎn)位置，進(jìn)而提高算法的運(yùn)算速度；然后利用小波變換將指紋圖像由空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，在頻率域進(jìn)行多尺度分析，提取指紋圖像在不同頻率和方向上的局部紋理信息，提高指紋識(shí)別的準(zhǔn)確率。該算法在以ARM11為處理器的嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠快速有效地識(shí)別指紋圖像。指紋識(shí)別；小波變網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2016年9期2016-07-02
- 一種基于信息融合的指紋奇異點(diǎn)提取及紋型分類算法
差距較大，加上指紋圖像還可能存在噪聲和殘缺，故指紋分類一直是一個(gè)難題。當(dāng)今主流的分類方法多是依據(jù)奇異點(diǎn)的位置、類型、數(shù)量和奇異點(diǎn)與其周圍脊線的關(guān)系實(shí)現(xiàn)分類，因此，準(zhǔn)確、全面、快速地提取奇異點(diǎn)具有重要意義。國內(nèi)外常見的奇異點(diǎn)提取算法主要有基于Poincare index(簡記為PI)的算法及其改進(jìn)算法[8,9]、基于復(fù)數(shù)濾波的算法[10]、基于方向場模型的算法[11,12]、基于形態(tài)分析的算法[13]等，其中主流的是PI算法和基于復(fù)數(shù)濾波的算法，兩者各有優(yōu)勢(shì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2016年4期2016-05-09
- 自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)理論探究
同硬件條件下，指紋圖像的預(yù)處理、指紋圖像分類和指紋圖像匹配三個(gè)方面，針對(duì)這三個(gè)方面的探究，先要從指紋識(shí)別的發(fā)展和自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的形成談起，再結(jié)合相關(guān)的技術(shù)實(shí)踐進(jìn)行理論研究，以提高自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、可靠性。自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)；原理和方法；圖像處理；指紋分類；指紋匹配一、自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的原理和方法通俗一點(diǎn)解釋，自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)就是將采集到的指紋圖像進(jìn)行處理，在根據(jù)其特征從數(shù)據(jù)庫中尋找可以匹配的指紋，以滿足指紋識(shí)別的需要。其重要技術(shù)主要包括采集、處理、法制博覽 2016年29期2016-02-01
- 一種指紋圖像預(yù)處理算法探究
紋識(shí)別技術(shù)包括指紋圖像采集、指紋預(yù)處理、特征提取與匹配三部分，如圖1。圖1 指紋識(shí)別流程本文主要針對(duì)指紋圖像的預(yù)處理進(jìn)行研究，在指紋圖像歸一化的基礎(chǔ)上，利用圖像的局部方差對(duì)指紋圖像分割，并進(jìn)行數(shù)字圖像處理中的開運(yùn)算和閉運(yùn)算操作，克服噪聲影響，同時(shí)提出了基于方向場的指紋圖像二值化方法。指紋圖像濾波采用的是基于水平濾波器和分離濾波器組合的上下文濾波算法，最后提出了基于改進(jìn)OPTA 算法指紋圖像細(xì)化方法，旨在消除傳統(tǒng)OPTA 算法中兩種模板不一致的問題。2 指紋電子測試 2015年4期2015-12-31
- 改進(jìn)的指紋自適應(yīng)閾值分割算法
于預(yù)處理前端的指紋圖像分割是自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中一個(gè)極為重要的過程，其目的是區(qū)分出指紋有效區(qū)和無效區(qū)以達(dá)到去除背景區(qū)域和保留前景區(qū)域[1]。較好的指紋圖像分割算法不僅能使后續(xù)處理集中于有效區(qū)域，還能顯著提高特征提取的精確度[2]。因此指紋圖像算法在自動(dòng)指紋識(shí)別算法領(lǐng)域中具有重要地位。文獻(xiàn)[2]提出了一種基于紋理特征的自適應(yīng)指紋圖像分割算法。相較傳統(tǒng)的方差法[3-5]，該算法能更為準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)指紋的分割。但是在一些低質(zhì)量的指紋圖像處理中，這種算法的錯(cuò)誤分割區(qū)域比- 結(jié)合改進(jìn)遺傳算法與局部閾值法的指紋圖像分割*
與局部閾值法的指紋圖像分割*王群峰 徐迎暉（廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院）在改進(jìn)型遺傳算法和局部閾值法的圖像分割技術(shù)基礎(chǔ)上，提出一個(gè)相互融合的方法。與融合前的 2種算法相比，改善了由于圖像邊界分割不完全和局部模糊不清造成無法分割的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：這種融合的方法比單獨(dú)使用1種方法分割效果更好。改進(jìn)型遺傳算法；局部閾值法；指紋圖像；圖像分割0 引言在自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)中，采集指紋后需對(duì)指紋圖像進(jìn)行一系列的預(yù)處理。其中，圖像分割的好壞對(duì)后續(xù)處理影響很大。指紋圖像包括自動(dòng)化與信息工程 2015年1期2015-07-07
- 指紋圖像識(shí)別技術(shù)的研究
231400）指紋圖像識(shí)別技術(shù)的研究倪偉1,2 （1江西科技師范大學(xué),南昌330013；2桐城望溪高級(jí)職業(yè)技術(shù)學(xué)校,安徽桐城231400）指紋具有無法冒用、不怕遺失的特點(diǎn)，有著個(gè)體特征不變性和唯一性。指紋識(shí)別技術(shù)一直處在不斷的研究和改進(jìn)之中。指紋預(yù)處理;特征提取;特征匹配隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，安全已成為一個(gè)主要的考慮。指紋因其不可復(fù)制的特點(diǎn)，是一種不可替代的身份識(shí)別手段。近年來，指紋的自動(dòng)識(shí)別和認(rèn)證已成為當(dāng)下熱門的模式識(shí)別方向。指紋信息的處理及其在身份識(shí)別上山東工業(yè)技術(shù) 2015年4期2015-04-27
- Gabor濾波在指紋增強(qiáng)算法中的應(yīng)用研究
個(gè)系統(tǒng)的性能。指紋圖像經(jīng)均衡化處理后，雖然提取出了有效信息的指紋區(qū)域，但在這些信息里仍然會(huì)摻雜著一些不可避免的噪聲，這些噪聲會(huì)降低指紋圖像的脊線和谷線的對(duì)比度，進(jìn)而增加后續(xù)處理的難度。為此，指紋圖像增強(qiáng)的目的是減少噪聲干擾，提高指紋脊線和谷線的對(duì)比度以及對(duì)斷裂紋線進(jìn)行修復(fù)等。指紋圖像增強(qiáng)是基于數(shù)字圖像處理中圖像增強(qiáng)技術(shù)來進(jìn)行的，主要分為兩大類：空間域方法和頻域方法。前者直接對(duì)圖像的像素進(jìn)行操作，后者主要是以修改圖像的傅里葉變換為基礎(chǔ)的。指紋圖像增強(qiáng)技術(shù)就是大理大學(xué)學(xué)報(bào) 2015年6期2015-03-23
- 一種改進(jìn)的指紋識(shí)別算法與研究
了一種改進(jìn)了的指紋圖像增強(qiáng)算法和指紋圖像二值化算法—分塊閾值法.分塊閾值法利用了固定閾值算法的思想對(duì)圖像中的每一小塊確定一個(gè)大致范圍的閾值，然后利用區(qū)域自適應(yīng)的思路對(duì)設(shè)定閾值進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，即當(dāng)閾值的取值范圍合適時(shí)，指紋圖像的紋線是平滑的不會(huì)有黑洞的出現(xiàn).通過實(shí)驗(yàn)證明這種算法能夠很好的去除塊效應(yīng)，使得處理后的指紋圖像邊緣更平滑．指紋； 圖像； 分割指紋是人類手指末端指腹上凹凸不平的皮膚所形成的紋路.指紋特征總體分為兩大類，一類是指紋的總體特征，另一類是指紋- 指紋圖像預(yù)處理對(duì)指紋特征點(diǎn)的影響
影響很大。分析指紋圖像預(yù)處理部分，對(duì)人工干預(yù)有很好的指導(dǎo)和幫助。二、指紋圖像預(yù)處理圖1指紋圖像預(yù)處理如圖1所示，指紋圖像預(yù)處理由5個(gè)子模塊構(gòu)成，分別是指紋區(qū)域檢測與分割、方向信息提取、紋線提取、圖像二值化和細(xì)化及紋線修復(fù)。（一）指紋區(qū)域檢測與分割A(yù)FIS系統(tǒng)一般采用適應(yīng)局部閾值的分離算法，進(jìn)行指紋圖像與背景的分離，此算法主要依靠沿著指紋紋線和垂直指紋紋線的灰度方差的區(qū)別來工作。（二）方向信息提取方向信息提取，首先要將指紋圖像預(yù)分塊，然后計(jì)算塊內(nèi)每一點(diǎn)的點(diǎn)方湖北警官學(xué)院學(xué)報(bào) 2015年3期2015-01-14
- 基于指紋圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)預(yù)處理的算法研究
241000）指紋圖像自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中最為重要的是預(yù)處理算法，指紋圖像預(yù)處理中的一些細(xì)節(jié)提取是預(yù)處理算法中最為核心內(nèi)容，提取質(zhì)量和系統(tǒng)運(yùn)行的準(zhǔn)確率和速度有很大的關(guān)系.在進(jìn)行指紋圖像預(yù)處理中對(duì)細(xì)節(jié)的提取尤為關(guān)鍵，為了適應(yīng)社會(huì)發(fā)展需要再此基礎(chǔ)上提升預(yù)處理算法的改進(jìn)，從多方面對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行不斷的完善，這對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行來說有非常重大的意義.通過不斷的運(yùn)行實(shí)踐證明改進(jìn)后的預(yù)處理算法有很大的實(shí)際效果，提高了運(yùn)行效率.1 圖像預(yù)處理過程指紋圖像預(yù)處理過程是一項(xiàng)較為系- 基于方向圖和Gabor濾波的指紋預(yù)處理算法
器改為圓形，對(duì)指紋圖像進(jìn)行了增強(qiáng)。Safar Hatami［7］和王瑤［8］分別采用了八方向脊線濾波器和小波變換，較好地降低了圖像中的噪聲。計(jì)春雷等［9］針對(duì)傳統(tǒng)的二值化處理速度慢、不適用于低對(duì)比度指紋圖像等缺點(diǎn)，給出了一種動(dòng)態(tài)閾值的二值化算法。文獻(xiàn)［10-12］采用了固定閾值算法，有效地刪除了多數(shù)偽特征點(diǎn)，但對(duì)于非均勻采集的指紋圖像的偽特征點(diǎn)，無法有效刪除。本文結(jié)合以上算法的優(yōu)點(diǎn)，給出一種高效準(zhǔn)確的預(yù)處理算法，該算法能較好地適用于不同質(zhì)量指紋圖像，對(duì)非均計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化 2014年1期2014-10-15
- 圖像采集綜合評(píng)估的嵌入式指紋識(shí)別系統(tǒng)
有限公司等。在指紋圖像評(píng)估算法研究領(lǐng)域，Tabassi等人通過提取指紋圖像各子塊的對(duì)比度和曲率特征評(píng)估指紋圖像質(zhì)量[3]，但這種方法只是從指紋圖像局部紋理進(jìn)行分析，不足以反映指紋圖像全局信息；Hong等人通過計(jì)算指紋圖像每一圖塊指紋紋線垂直方向上的灰度方差評(píng)估指紋圖像質(zhì)量[4]，它在圖像噪聲較大時(shí)并不能很好獲得指紋圖像的方向圖，從而影響最后的評(píng)估效果。文中采用一種指紋圖像綜合評(píng)估算法，設(shè)計(jì)具有信息提示功能的指紋識(shí)別系統(tǒng)，并將評(píng)估結(jié)果輸出到顯示屏，實(shí)現(xiàn)了提高電子設(shè)計(jì)工程 2014年1期2014-09-26
- 基于熱裂解及液滴分析技術(shù)的樹種識(shí)別初探
到的“光纖液滴指紋圖”具有細(xì)微識(shí)別液體的能力，裝置實(shí)現(xiàn)較簡單。基于此，本文利用熱裂解及光纖液滴分析法對(duì)樹種識(shí)別進(jìn)行了研究，其原理框圖如圖1所示。圖1 液滴分析技術(shù)識(shí)別樹種的原理框圖木粉顆粒經(jīng)熱烈解裝置高溫加熱、冷凝處理、濾除雜質(zhì)后轉(zhuǎn)化為液體。將此液體由供液泵通過毛細(xì)管向滴頭供液，在滴頭處形成形狀飽滿、均勻的液滴。在液滴形成至滴落的過程中，由光纖傳感器、光纖信號(hào)處理電路和計(jì)算機(jī)等記錄下液滴剛開始形成到滴落全過程的光纖信號(hào)變化曲線，即“光纖液滴指紋圖”。此液滴森林工程 2014年4期2014-08-23
- 影響注冊(cè)指紋圖像質(zhì)量的因素及其控制策略
第一研究所注冊(cè)指紋圖像，又稱“指紋檔案圖像”，它是用于指紋比對(duì)中的原始圖像，注冊(cè)指紋圖像的好壞直接關(guān)系到指紋識(shí)別的處理速度和準(zhǔn)確性，決定了指紋應(yīng)用的成敗。而法定證件采用指紋識(shí)別技術(shù)，主要基于指紋唯一性和穩(wěn)定性的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地進(jìn)行人證同一性認(rèn)定，有效避免身份證偽造使用和冒名使用等違法犯罪行為的發(fā)生，因此，證件注冊(cè)指紋的圖像質(zhì)量有其更特殊的重要性。迄今為止，指紋識(shí)別系統(tǒng)仍存在著一些技術(shù)上的難點(diǎn)，主要體現(xiàn)在非理想條件下指紋圖像的識(shí)別問題。如果手指質(zhì)量較差警察技術(shù) 2014年6期2014-04-24
- 一種分塊壓縮感知變采樣率的指紋圖像水印算法*
需要安全地保護(hù)指紋圖像數(shù)據(jù)，且可逆地提取圖像特征并構(gòu)造完整性指紋[6-9]。綜合壓縮感知生成水印數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及指紋圖像水印化的要求，本文提出了一種基于分塊壓縮感知的指紋圖像水印算法(Block compressive sensing based fingerprint image Watermarking,BCSW)，用以解決數(shù)字圖像信息認(rèn)證和版權(quán)保護(hù)的準(zhǔn)確性和安全性問題。本文對(duì)指紋圖像進(jìn)行DWT變換，并在變換的每一級(jí)每個(gè)子帶根據(jù)指紋特征數(shù)據(jù)大小對(duì)圖像進(jìn)行- 指紋圖像分割方法研究
0009）引言指紋圖像分割是指紋預(yù)處理的關(guān)鍵步驟，有效的指紋分割方法能夠?qū)⑶熬皡^(qū)域從各種背景區(qū)域中分割出來。正確提取的前景區(qū)域?qū)⒅讣y真實(shí)的理紋和特征點(diǎn)保留，使得系統(tǒng)后續(xù)處理只需針對(duì)真實(shí)紋線區(qū)域，從而提高整個(gè)系統(tǒng)的處理精度和速度。本文首先給出了指紋圖像分割的研究目的，然后對(duì)近幾年指紋分割領(lǐng)域出現(xiàn)的新方法從指紋結(jié)構(gòu)特征和特定理論兩方面進(jìn)行介紹，并對(duì)各類方法進(jìn)行分析比較，最后探討了指紋分割方法的方向。1 指紋圖像分割的研究目的指紋分割的基本目標(biāo)就是對(duì)原始指紋圖像淮南師范學(xué)院學(xué)報(bào) 2014年5期2014-03-20
- 指紋圖像分割與增強(qiáng)算法的研究
前被廣泛應(yīng)用。指紋圖像的處理首先進(jìn)行預(yù)處理，然后是特征提取和特征匹配，最后輸出想要的結(jié)果。預(yù)處理過程又分為分割，增強(qiáng)，二值化，細(xì)化等若干步驟。預(yù)處理的目的是將指紋的有效紋線特征變成一個(gè)像素組成的細(xì)線，這樣便于后期特征的提取。在預(yù)處理過程中，要根據(jù)每個(gè)步驟處理的結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)?shù)脑肼曁幚?，噪聲包括孤立的點(diǎn)，短紋，偽分叉點(diǎn)等。1 梯度場與方向場的求取圖像增強(qiáng)是圖像處理中至關(guān)重要的一步，指紋圖像的增強(qiáng)是提高指紋識(shí)別準(zhǔn)確率的重要一環(huán)。人眼會(huì)自動(dòng)區(qū)分指紋圖像的前景和背景電子設(shè)計(jì)工程 2013年5期2013-09-19
- 指紋圖像預(yù)處理算法的研究與實(shí)現(xiàn)
or濾波器等對(duì)指紋圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)算法［1、2］;基于方向?yàn)V波并采用閾值的二值化算法;基于紋理結(jié)構(gòu)、能量自適應(yīng)混合、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等匹配算法［3、4］。國內(nèi)，研究成果有:利用Log-Gabor濾波器、圓形Gabor濾波器等對(duì)指紋圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)算法［5］;結(jié)合方向信息的指紋圖像的二值化算法［6］;基于相似度直方圖的指紋混合匹配算法。指紋識(shí)別技術(shù)主要包括指紋預(yù)處理、特征提取和匹配。在實(shí)際應(yīng)用中，因眾多因素的干擾，使得采集到的圖像質(zhì)量較差。因此，指紋圖- 基于DSP的指紋采集處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
處理系統(tǒng)。1 指紋圖像的處理過程在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，指紋采集器所采集的指紋圖像是一幅含有較多噪聲的灰度圖像， 較強(qiáng)的噪聲勢(shì)必降低處理結(jié)果的準(zhǔn)確性與可靠性。從而影響系統(tǒng)的應(yīng)用，而預(yù)處理的目的，就是改善輸入指紋圖像的質(zhì)量，增強(qiáng)脊和谷的對(duì)比度，將它變成一幅清晰的點(diǎn)線圖，以便于進(jìn)行特征提取。 在本系統(tǒng)中主要原理過程：指紋圖像的分割：指紋圖像分割通常位于預(yù)處理的前端，其目的是把指紋圖像中質(zhì)量很差、在后續(xù)處理中很難恢復(fù)的圖像區(qū)域與有效區(qū)域分開來，使后續(xù)處理能夠集中于有效區(qū)科技視界 2013年21期2013-08-20
- 基于SIFT特征及改進(jìn)Gabor濾波器的低質(zhì)量指紋增強(qiáng)算法
由于現(xiàn)場低質(zhì)量指紋圖像具有不完整、模糊、對(duì)比度低等特點(diǎn)，現(xiàn)場低質(zhì)量指紋處理技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展日益受到高度重視［1］。目前，國內(nèi)外現(xiàn)有關(guān)于指紋圖像處理技術(shù)的研究都集中面對(duì)通常的應(yīng)用場合，如已廣泛應(yīng)用于門禁控制、信息保密、遠(yuǎn)程認(rèn)證等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域采集到的指紋圖像清晰，指紋完整且對(duì)比度高。這類指紋常采用基于極化坐標(biāo)的特征點(diǎn)匹配識(shí)別方式，其基本思想是:首先利用指紋圖像中的一些旋轉(zhuǎn)、平移不變的特征來對(duì)齊模式，然后利用某種距離度量方法計(jì)算對(duì)齊之后模式之間的相似度，最后根據(jù)- 一種改進(jìn)的Mean Shift指紋圖像分割算法*
AFIS)由指紋圖像采集環(huán)節(jié)、 指紋圖像預(yù)處理過程、 指紋增強(qiáng)環(huán)節(jié)、 特征提取、 指紋分類和指紋匹配環(huán)節(jié)等部分組成[4-5]. 而指紋圖像分割歸屬于指紋圖像預(yù)處理， 提高特征提取的精確度是指紋識(shí)別的首要目標(biāo)， 分割處理是其實(shí)現(xiàn)的重要方法， 該過程要求盡量去除無效區(qū)域， 盡量完整地保留有效區(qū)域， 因此要求分割算法具有較高的精準(zhǔn)度.作為指紋圖像預(yù)處理的重要組成部分, 圖像分割的目的是把指紋有效區(qū)域(即前景區(qū)域)與背景區(qū)域和模糊區(qū)域(即部分質(zhì)量較差、 在后續(xù)處吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版） 2012年5期2012-12-04
- 基于三高斯濾波的低質(zhì)指紋圖像增強(qiáng)方法
一個(gè)理想的輸入指紋圖像，脊線和谷線在局部區(qū)域能連續(xù)變換，這樣就可以輕易分辨出脊線，從而準(zhǔn)確提取細(xì)節(jié)點(diǎn).但是，在刑偵領(lǐng)域，案發(fā)現(xiàn)場采集到的通常都是低質(zhì)指紋圖像，主要原因有:脊線不連續(xù)，即脊線存在中斷或裂縫;平行的脊線不能很好地分開，主要由于汗孔、污漬等導(dǎo)致的脊線粘連;指紋上的折痕、擦傷或者創(chuàng)傷;采集時(shí)由于壓力不均和角度旋轉(zhuǎn)造成的形變[1].這些因素很容易造成丟失真正的特征，提取的特征中有偽特征，細(xì)節(jié)點(diǎn)的位置特征(位置和方向)存在錯(cuò)誤等問題.因此，對(duì)于低質(zhì)指紋智能系統(tǒng)學(xué)報(bào) 2012年6期2012-11-26
- 基于相位的指紋圖像預(yù)處理與匹配算法＊
0)基于相位的指紋圖像預(yù)處理與匹配算法＊張 锏，房愛東(宿州學(xué)院信息工程學(xué)院，安徽宿州 234000)自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)的研究和應(yīng)用是目前生物特征識(shí)別研究的熱點(diǎn)課題，近年來被廣泛應(yīng)用于各種個(gè)人身份識(shí)別和驗(yàn)證系統(tǒng)中.自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)大致可以分為指紋圖像預(yù)處理和指紋匹配兩個(gè)主要過程.本文并針對(duì)指紋圖像的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于相位指紋圖像預(yù)處理與匹配算法，解決了圖像歸一化、圖像分割和方向場平滑和圖像二值化中出現(xiàn)的問題.圖像分割;指紋匹配;指紋識(shí)別指紋特征是人終生不變的生物長沙大學(xué)學(xué)報(bào) 2012年2期2012-11-04
- 自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)指紋圖像加以處理，找出每個(gè)指紋上的特征點(diǎn)，如指位、紋型、紋線的端點(diǎn)和交點(diǎn)、指紋的細(xì)節(jié)特征等，然后再與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中已存儲(chǔ)的指紋進(jìn)行比對(duì)。使用預(yù)先編制好的電腦程序可以在數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)高速檢索，并從中選出50～100枚最為相似的指紋供比對(duì)人員進(jìn)行最后的比對(duì)處理。在整個(gè)指紋識(shí)別過程中，使用系統(tǒng)能夠完成80%以上的工作，同時(shí)綜合處理的速度要比人工比對(duì)快上好幾十倍甚至好幾百倍，而在采集活體和輸入捺印指紋圖像的過程中，基本上不再需要人工干預(yù)，從而大大降低了人浙江科技學(xué)院學(xué)報(bào) 2012年4期2012-07-30
- 運(yùn)用Gabor濾波增強(qiáng)疑難指紋圖像
r濾波增強(qiáng)疑難指紋圖像馮清枝1于捷年1黎 逸2（1 中國刑警學(xué)院 遼寧 沈陽 110854；2 東莞市公安局石碣分局 廣東 東莞 523290）在詳細(xì)分析Gabor濾波器頻率特性的基礎(chǔ)上，提出用于增強(qiáng)疑難指紋圖像的Gabor濾波器的具體形式，結(jié)合指紋紋線分布特點(diǎn)，合理地選取Gabor濾波參數(shù)，采用卷積運(yùn)算方式對(duì)疑難指紋圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，此方法能夠有效地抑制背景噪聲干擾，補(bǔ)正紋線結(jié)構(gòu)缺陷，突出顯示指紋的細(xì)節(jié)特征，具有較強(qiáng)的魯棒性和實(shí)用性，適于推中國刑警學(xué)院學(xué)報(bào) 2012年1期2012-04-24
- 溫度對(duì)液滴指紋圖水質(zhì)識(shí)別的影響分析*
件下得到的液滴指紋圖，來細(xì)微識(shí)別液體的［1－3］。如圖1所示，在同一測試條件下，得到的兩種礦泉水的液滴指紋圖存在明顯差別，可見，可以借助液體的液滴指紋圖進(jìn)行不同水質(zhì)的識(shí)別。目前液滴分析技術(shù)的研究，主要是在保證測試條件相同的前提下，獲得不同液體的液滴指紋圖，通過對(duì)液滴指紋圖進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)液體的識(shí)別。但在實(shí)際應(yīng)用中，很難保證測試條件不變，尤其是水本身溫度及周圍環(huán)境溫度，此時(shí)水本身溫度及環(huán)境溫度的變化是否會(huì)引起液滴指紋圖發(fā)生很大變化?如果液滴指紋圖受這兩方面傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2012年4期2012-04-24
- 一種新的指紋圖像合成分割法*
六大模塊構(gòu)成。指紋圖像分為前景和背景兩部分，前景是具有清晰紋線的部分，也是感興趣區(qū)域；背景是無紋線或者紋線模糊的指紋圖像部分，是要去除的區(qū)域。分割是指紋圖像預(yù)處理中的重要組成部分[2-3]。有效的指紋圖像分割不僅能提高特征提取的精確度和可靠度，而且還能大大減少后續(xù)處理所需的時(shí)間和空間。用于指紋分割的算法有很多種，如傳統(tǒng)方差法、方向圖法和OSTU算法。但是實(shí)驗(yàn)表明，單獨(dú)使用這些算法對(duì)圖像進(jìn)行分割，效果都不理想。本文在分析以上幾種方法后，提出了一種結(jié)合最大類間網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2011年21期2011-08-20
- 基于Gabor濾波器的指紋圖像增強(qiáng)算法
從采集頭得到的指紋圖像往往帶有大量的噪聲。這些噪聲主要有：采集頭上的污點(diǎn)、指紋本身帶有的疤痕、指紋太濕造成的指紋粘連、指紋太干造成的紋線斷裂。這些噪聲不利于指紋原本特征信息的準(zhǔn)確提取，所以需要對(duì)采集到的指紋圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)。指紋增強(qiáng)的方法有：紋理濾波法[1]、傅里葉分析法、小波分析法和基于知識(shí)的方法等。指紋圖像增強(qiáng)的主流方法是紋理濾波方法，該方法計(jì)算指紋圖像每個(gè)局部區(qū)域的方向和頻率特征，用紋理濾波器對(duì)指紋圖像進(jìn)行濾波增強(qiáng)。Hong提出一種基于Gabor濾波網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2011年5期2011-05-11
- 基于FPS110的智能指紋識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
，并可支持高速指紋圖像傳輸速度。在 SPI連接模式下，F(xiàn)PS110的CSI/SCLK作為串行口時(shí)鐘輸入。圖像信號(hào)的處理與算法的實(shí)現(xiàn)采用了 ARM9 器件 S3c2410。Flash存儲(chǔ)器用于存放程序及固定表格數(shù)據(jù)，SRAM 用于存放ARM運(yùn)算需要的常量和中間變量。運(yùn)算的結(jié)果通過LCD模塊EPSON S1D15G10顯示出來，F(xiàn)PS110、小鍵盤由1個(gè)2-4轉(zhuǎn)換器連接到ARM的SPI接口。與外部的通信采用異步收發(fā)器MAX3111。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用 2011年11期2011-03-14
- 基于多智能體系統(tǒng)的自適應(yīng)指紋圖像分割算法
低質(zhì)量、強(qiáng)噪聲指紋圖像處理仍然是自動(dòng)指紋識(shí)別技術(shù)中具有挑戰(zhàn)性的課題.在低質(zhì)量指紋圖像處理過程中,低質(zhì)量指紋圖像分割技術(shù)處在整個(gè)指紋識(shí)別技術(shù)體系的最前端,對(duì)后續(xù)的低質(zhì)量指紋圖像處理方法的性能有較大影響.對(duì)低質(zhì)量指紋圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的分割處理可以降低背景或強(qiáng)噪聲區(qū)域?qū)罄m(xù)處理方法的不良影響,提高指紋特征信息提取結(jié)果的可靠性和精度,從而提高自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度[1-3].同時(shí),準(zhǔn)確的分割結(jié)果可以有效減少后續(xù)處理過程中的數(shù)據(jù)量,降低自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)的處理時(shí)間[1浙江外國語學(xué)院學(xué)報(bào) 2011年1期2011-01-25
- FPC1011C在指紋識(shí)別模塊中的應(yīng)用
紋識(shí)別模塊是集指紋圖像的采集、識(shí)別以及身份驗(yàn)證結(jié)果的顯示為一體,軟硬件相結(jié)合的系統(tǒng)。本文設(shè)計(jì)了一種基于DSP處理器和FPC1011C電容式指紋傳感器的嵌入式指紋識(shí)別模塊,具有高性能、低功耗等特點(diǎn)。1 FPC1011C的工作原理和性能特點(diǎn)FPC1011C是瑞典FingerPrint Cards公司推出的電容式指紋傳感器。它利用了該公司的反射式探測技術(shù)(普通電容式指紋傳感器采用的一般是直接式探測技術(shù)),使指紋傳感器的表面保護(hù)層厚度可以達(dá)到普通電容式指紋傳感器的單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用 2010年8期2010-09-25
- 改進(jìn)的Gabor濾波算法在指紋識(shí)別中的應(yīng)用
圖像預(yù)處理中的指紋圖像增強(qiáng)處理。1 指紋圖像濾波處理指紋圖像濾波是為了使指紋圖像更清晰、準(zhǔn)確，達(dá)到圖像增強(qiáng)的效果。圖像增強(qiáng)的作用是減弱虛假信息的影響，增強(qiáng)指紋圖像的對(duì)比度。常用的圖像增強(qiáng)方法大致分為三類：基于空域?yàn)V波、基于頻域?yàn)V波和帶阻濾波?？沼?yàn)V波法通過對(duì)濾波算子和原始圖像作卷積來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)，具有簡單直觀，易于分析的優(yōu)點(diǎn)；基于頻域的算法是關(guān)于脊線整體特征的，先對(duì)指紋圖像作傅立葉變換，在頻率域中進(jìn)行處理，再作傅立葉反變換；帶阻濾波根據(jù)閥值確定濾波器的阻帶網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用 2010年4期2010-08-07
- 指紋圖像干濕度評(píng)價(jià)及亮度自動(dòng)調(diào)節(jié)方法研究