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.     

基于Harris角点检测器的指纹细节点提取算法

提出了一种基于Harris角点检测器的指纹细节点提取算法。先将Harris角点检测器应用于增强后的指纹图像,检测出指纹的细节点和曲率变化大的点,随后进行后处理操作。在后处理操作中,根据细节点的空间分布特征,删除虚假点。使用细节点的邻域灰度信息,判定细节点的类型。利用细节点的原始方向以及得到的类型,确定细节点的精确方向。与经典的细节点提取算法相比,不需要对指纹图像进行二值化、细化,直接在灰度指纹图像当中提取细节点,大大减少了计算时间,有效地提高了效率。使用FVC2002指纹数据库测试,结果表明,该算法可靠、快速,适合实际应用。