一种改进的指纹细节特征提取算法

在指纹录入以及预处理中易引入噪声,因此在特征提取中,存在大量的伪特征,影响指纹的特征信息提取。本文提出了一种新的伪特征去除算法,即利用特征点为中心建立特征点检测窗口,根据一定的条件对伪特征点进行删除,另外本文提出了一种利用计算特征点到中心点的纹线数取代计算这两者之间的距离的特征提取算法,更加精确地记录了指纹的实际特征,为提高指纹识别的精度奠定了良好的基础。     

基于曲率尺度空间的指纹特征提取算法

提出了一种基于曲率尺度空间(Curvature Scale Space,CSS)的指纹特征提取方法,它不同于经典的基于细化的算法.首先使用Canny算子得到增强后指纹脊线的轮廓,接着计算轮廓中每点的曲率,找出局部曲率最大点作为候选的细节点,然后使用自适应阈值和支撑域(Region of Support,ROS)删除由噪声产生的虚假点;最后利用指纹的细节点附近的轮廓和灰度信息,确定细节点的方向和类型,并使用得到的方向和类型进一步删除虚假细节点.该算法在FVC2002指纹数据库中进行测试,实验结果表明,该算法计算复杂度低,得到的指纹细节点精确、稳定,因此适合实际应用.     

一种新颖的手形特征提取算法

基于手形的生物特征识别技术,利用人手的矢量和点特征自动实现个人身份的鉴别.由于手形特征相对简单,目前手形只用于身份认证.本文旨在充分利用手形信息,提出了一种新颖的手形特征提取算法,准确提取手指的关键特征点,提高了手形特征的提取准确率.     

通信辐射源个体特征提取技术

个体特征选择和提取是辐射源个体识别的关键,直接决定分类识别性能的好坏。由于在实际工程应用中,利用暂态特征进行通信辐射源个体识别难以实现,本文从稳态特征出发,对通信辐射源个体特征提取技术进行了综述,对特征的产生机理、在信号传播过程中所受到的污染以及在实际工程应用中的可行性做了归纳与分析。最后,指出了目前通信辐射源个体特征提取技术存在的问题,展望了个体识别技术未来可能的研究方面。     

一种敌我识别辐射源暂态信号指纹特征提取方法

信号的指纹特征是辐射源个体识别的重要依据。针对敌我识别辐射源的个体识别问题,提出了一种基于双树复小波和多重分形的信号暂态特征提取方法。该方法通过双树复小波变换实现信号多分辨率分解,求解分解信号Hilbert谱的信息熵和指数熵,计算信号的多重分形奇异指数和谱值,最终组成表征辐射源的特征向量。通过实验验证,提取的特征向量能充分代表辐射源个体之间的差异;被测信号的信噪比满足8 dB或9 dB的条件时,对辐射源的识别正确率能达到90%以上。统计分析表明该方法提取的特征具有很高的稳定性。     

一种无人机航拍影像快速特征提取与匹配算法

无人机影像具有非常高的分辨率,边缘和纹理信息更加丰富,基于经典SURF特征的影像拼接算法在处理无人机影像时面临着新的挑战。为提高无人机航拍影像拼接效率,该文提出一种快速特征提取与匹配算法。在特征提取环节,提出采用局部差分二进制算法描述特征,在不降低特征区分性的同时,较SURF描述子而言降低了特征维度。在特征匹配环节,提出采用局部敏感哈希搜索算法代替kd树搜索算法,提高了最近邻特征匹配效率。实验结果表明,与基于SURF描述子和kd树搜索算法的最近邻匹配拼接算法相比,该文算法特征匹配效率有明显提升,匹配精度也有所改善,更适合应用于基于特征的无人机航拍影像快速制图。     

基于小波变换的指纹特征提取方法

指纹的细节特征是指纹识别的重要依据,为提高指纹识别的速度和准确度,提出了基于离散小波变换的指纹特征提取方法。通过对指纹图像的每行进行多次haar离散小波变换,对所获得的特征向量再进行离散小波变换,最终得到指纹的特征向量,有效节省运算量,增强指纹识别系统的实时性。     

一种基于方向链的指纹分类算法

提出一种基于方向场分析的指纹分类方法.以poincare方法定位指纹中心点,以其为起点,在两个相反的方向上对指纹的纹理方向进行追踪,形成两条方向矢量链,简称为方向链.不同类别指纹具有不同形状的方向链,以方向链总角度差和分支角度差作为分类依据,实现指纹的分类.该方法对指纹的平移和旋转具有无关性,计算量小,易于实现.在NIST-4数据库的50幅图像上测试取得了96%的正确率,在FVC2000的DB1和DB2、FVC2002的DB1和DB2 4个库的800×4幅图像上测试分别取得了89.1%、92.8%、92.3%和89.8%的正确率.     

一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法

提出一种基于区域分割的SIFT图像特征提取算法.首先采用改进后的SIFT算法对图像进行计算,同时采用快速分割算法对原始图像进行分割,对照分割后的区域分别取每个区域最显著的几个SIFT特征,最后采用局部降维算法,将高维特征降低到可以接受的低维度特征.实验表明,该方法的运行时间短,对特征提取的位置界定准.     

基于局部特性的指纹细节点提取算法

提出了一种基于二值指纹局部特性提取细节点的算法.该算法与快速并行细化算法相比,在提取细节点准确性相当的情况下,速度大为提升.使用FVC2002指纹数据库测试表明,该算法可靠、高效.     

基于指纹识别算法的识别技术研究与应用

由于指纹识别具有长期稳定性、采集方便、特征明显以及惟一性和不可复制性等特点,因此是最具有发展前景的生物识别技术。阐述基于指纹识别算法的识别技术方面的内容,采用基于点模式匹配算法和基于子模式的匹配方法,通过读取指纹图像、指纹图像预处理、特征提取、保存数据和匹配等5个功能模块,得到指纹匹配结果,效果良好。     

基于细节点与方向场信息的指纹残缺区域重建算法

 由于指纹的残缺区域缺失有效信息,使得通过细节点和脊线信息来进行指纹匹配的工作难以进行.本文针对指纹残缺区域中脊线断裂和细节点缺失的现象,提出了一种重建算法.融合邻域中的细节点和方向场信息对残缺区域的方向场进行估计;然后基于估计出的方向场并结合先验知识来分析残缺部分的脊线与细节点分布情况,对其进行修复;最后,引入信息熵对多种重建方案进行评估,从而确定残缺部分的最佳重建结果.实验结果表明,该算法能够对面积较大并可能包含细节点的残缺区域进行较好的重建,进而提高后续匹配过程的准确率.     

一种基于Core点及特征点的指纹匹配算法

提出了一种基于Core点和特征点的指纹匹配算法,建立了用Core点确定参考点的数学模型,根据该模型确定了指纹的匹配范围,通过引入特征点到参考点的脊线条数因子n以提高匹配的精度.并以Visual C++6.0建立了该指纹识别算法的实验平台,对提出的指纹匹配算法进行了实验研究,实验结果表明该算法复杂度较低,匹配精度较高.     

基于VC++指纹识别系统

指纹具有唯一性、稳定性、再生性等特点。指纹识别技术为现代身份识别提供了一个很好的解决方案。指纹识别算法一般包括预处理和特征提取与匹配两大部分。其中预处理通常包括图像分割、图像滤波、图像增强、图像二值化以及图像细化等步骤。文中主要对以上各个步骤在PC机上用Visual C 编程实现,并给出了各个步骤的实验结果。实验结果表明,采用VC 平台实现指纹识别算法简单实用,指纹图像处理效果较好。     

基于ADSP平台的指纹识别模块硬件设计

介绍了ADI SHARC系列处理器,以及以DSP为结构搭建嵌入式识别的一种设计方法.传统指纹识别平台通常采用CPU实现识别算法,但在功耗和移动性方面不能满足市场需要.随着DSP芯片在图像处理领域的广泛应用,采用DSP指纹识别系统结构是今后指纹识别技术的发展方向.充分利用DSP的结构,开发出了一套小型化的指纹识别硬件设备,在功耗和便携性方面满足目前的市场要求.     

基于功率谱纹理分析的指纹密钥算法

由于生物特征的模糊性,传统的自动指纹识别使用存储特征模板和模糊匹配的方法,存储的模板直接含有大量指纹信息,由此带来模板安全隐患问题。文中探讨在无模板存储和匹配时提取稳定的参数描述,创新性地提出了一种从频谱中提取指纹特征并描述为稳定密钥的方案,借鉴Fourier频谱分析方法从指纹中提取了反映脊线频率信息的环特征和描述方向信息的楔特征。最后提出多次采集整合的改进方案,得到了稳定率82%的密钥参数。     

消除指纹纹线中的伪特征

文中介绍了自动指纹识别系统中,灰度指纹图像经过预处理过程得到细化二值图像;其中可能含有大量的伪特征,对匹配操作造成不良影响,导致识别率下降。为了提取出准确的、真实的特征点,选取自动阈值、对短线、断线、小桥等,并利用改进的方法去除,对区域边界的伪特征、三角和岛屿采用新的方法去除。     

基于指纹特征数字水印算法的身份认证技术研究

本文利用指纹特征信息生成数字水印信号,并隐藏在身份证件之中.以身份证件作为指纹信息的载体,取代了传统指纹识别系统中的指纹特征参考信息数据库,提高整个自动指纹识别系统(AFIS)的安全性.同时,嵌入指纹特征信息的身份证件与用户存在本质联系,防止证件被盗用,实现对证件的保护.实验证明,使用含水印的证件在保证指纹识别系统正常工作的前提下,提高了验证的安全性,并且水印算法具有一定的鲁棒性.