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指纹识别算法仍有优化空间

目前,指纹识别技术的研究无论是在前端的数据采集上还是在后端的指纹识别算法上都已经取得了巨大的进展。于是,很多人认为现在的指纹识别技术已经很完善了,不再需要研究了。但这种观点是错误的,在指纹识别技术上仍然有一些没有解决好的问题,如: 低质量指纹图像的处理、形变指纹图像的匹配、活体指纹的检测等。这些都是经常遇到、非常重要和亟待解决的问题。在国际指纹识别竞赛(FVC2004)中,指纹数据库DB1中有些指纹图像的形变就很大,而位于第一名的指纹识别算法的等错误率(EER)是1.97%,从中可以看出形变指纹图像的处理仍然不是很理想,有着很多工作要做。 $$  自动指纹识别系统(Automatic Fingerprint Identification System,简称AFIS)是通过特殊的光电转换设备和计算机图像处理技术,对活体指纹进行采集、分析和比对,可以自动、迅速、准确地鉴别出个人身份的。一般可以分成“离线部分”和“在线部分”两个部分。...  (本文共3页) 阅读全文>>

《激光与红外》2006年10期
激光与红外

基于光学联合变换相关的指纹识别算法研究

1引言指纹识别是用于个人身份验证的最有效方法之一。目前常用的识别算法是美国联邦调查局(FB I)提出的细节点坐标模式来做细节匹配。该算法利用指纹脊末梢与脊线分支点这两个关键点来验证指纹,通过将细节点表示为点模型,将指纹识别问题转化为点模式匹配问题[1]。此外较常用的指纹识别算法还有Chang等提出的基于二维聚类的快速算法[2],Jain等提出的串匹配算法[3],Hrechak等利用结构匹配来做指纹识别等[4]。上述识别算法的识别准确率较高,但其最大缺点是对指纹图像质量要求较高,对破损指纹图像以及带有伤疤的指纹图像识别准确率较低。基于光学联合变换相关器工作原理的联合交换相关算法,不同于上述的细节匹配算法,该算法主要依据指纹图像的整体特征,而不是依据指纹的脊末梢与脊线分支点进行细节匹配,因而对破损指纹以及带有伤疤的指纹图像具有较高的识别准确性。2光学联合变换相关器的实现图1为实验室搭建的用于实时处理指纹图像的联合变换相关器原理框图。...  (本文共3页) 阅读全文>>

《计算机光盘软件与应用》2012年22期
计算机光盘软件与应用

指纹识别算法研究及实现

1指纹识别算法概述指纹图像的处理算法是指纹识别系统中很重要的一个环节,只有提高指纹图像处理的效率和精度,才能使嵌入式指纹采集系统能够在速度和身份识别的精确度上得到突破。指纹图像的识别一般经过预处理、特征点提取和指纹特征匹配,而图像的预处理则有归一化、滤波、二值化、细化等。本文主要对预处理部分进行研究和实现。2归一化指纹采集模块采集到的指纹灰度图像往往会因为手指的压力不同等因素使得采集到图像的灰度级分布很不均匀,归一化就是指纹图像的灰度级以及对比度都调整到一个由用户设定的固定的范围,这个步骤放在指纹图像处理的第一步,主要是为了给后续处理的图像提供一个灰度级、对比度的规范。归一化能够对后续处理的效果产生比较良好的效果,而且归一化的算法开销不是很大,归一化可以是分块处理的也可以是整体处理的,通常选择选择整体处理的办法。指纹图像的大小用m*n表示,FPS200采集到的是300*256格式的,像素点(i,j)处理之前和处理之后的灰度值分别...  (本文共2页) 阅读全文>>

《桂林电子科技大学学报》2010年01期
桂林电子科技大学学报

一种基于滤波特征和不变矩的混合指纹识别算法

基于滤波特征的识别算法满足指纹特征要求的尺度缩放不变性和位移不变性,对于图像的旋转不变性只能近似满足;基于不变矩的识别算法从图像整体的角度考虑,能满足指纹特征的3种不变性。对于指纹识别算法来讲,如果融入更多的判别信息,必然会提高识别算法的精度,本文将两种识别算法以一定的权值结合,提出一种混合识别算法[1-2]。1滤波特征识别算法指纹图像特征的表示要求满足尺度不变性、位移不变性和旋转不变性3个特征。尺度不变性是满足的。在滤波提取算法中,位移不变性是通过确定指纹图像的中心参考点来实现的。图像的旋转不变性可以通过在匹配阶段建立多角度旋转特征向量来实现。滤波特征的提取算法[3]包括4个步骤:①确定指纹图像的中心参考点,以及要处理的指纹区域,记为RO I区域;②以参考点为中心,对RO I区域进行划分,得到一定大小的块;③用一组G abor滤波器在八个不同的方向对RO I区域进行滤波运算(在指纹图像中,完全获取指纹的局部脊线特征需要使用8个...  (本文共3页) 阅读全文>>

《现代计算机》2006年08期
现代计算机

基于模糊判别的指纹识别算法探讨

引言人的指纹都是唯一的,并且终生不变,它是一个人与生俱来的可以证明个人身份的可靠证据。通过比较一个人的指纹和预先保存的指纹,就可以验证他的真实身份。指纹技术在现实生活中的应用非常广泛,如:信用卡识别,门禁系统,军事要地的通行系统,电子商务等。由于指纹具有隐私性,一般不直接存储指纹的图像,因此不能直接处理指纹图像。指纹识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。而关于指纹识别的算法有很多,比如有:基于形态学和结构图表的指纹识别,基于脊线采样的指纹识别,基于方向场和细节特征匹配的指纹识别等等。本文从指纹识别的原理出发,介绍一种基于模糊判别的指纹识别算法。1指纹识别技术的基础与原理通常可通过指纹的两类特征进行验证:总体特征和局部特征。在考虑局部特征的情况下,英国E.R.Herry认为,只要比对13个特征点重合,就可以确认是同一个指纹。总体特征是指那些用人眼就可直接观察到的特征,如图1所示。图1指纹总体特征其他的指纹图案都是基...  (本文共3页) 阅读全文>>

电子科技大学
电子科技大学

指纹识别算法研究与实现

自动指纹识别作为具有良好发展前景的生物识别技术之一得到了广泛的关注和研究,许多应用级产品已经投入使用,但远未到问题完全解决的时候,设计一种能够有效提取特征信息并使匹配的鲁棒性较高的算法是相当困难的,尤其是在指纹图像质量比较差的情况下更是如此。本文着重研究了自动指纹识别的几种主要技术,如指纹图像增强、细化、匹配、指纹分类等,并提出了解决方案。在方向图的求取上采用一种各向同性Sobel 算子作为边沿检测算子,并利用指纹局部方向的连续性对图像抽样,对样本处理来计算方向图的方法;在方向滤波增强部分,利用指纹图像灰度在一定范围内平滑变化的特点,提出一种基于空域抽样和插值的方向滤波增强算法;在对增强图像的细化方面,采用一种基于方向场的指纹图像四方向扫描细化方法;在点模式匹配问题上,针对Xudong Jiang匹配算法不足之处,采用一种改进的基于全局及局部结构特征和多级判别准则的综合匹配算法;在自动指纹分类上,分析了几种不同类型的分类算法的基...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>