指纹图像分析及处理方法研究

一般而言，在采集到的指纹灰度图像中均含有大量噪声，而指纹识别技术在很大程度上依赖于指纹图像的质量，所以对指纹图像中的伪信息要加以滤除。在指纹的预处理阶段，利用多种方法可有效地去除图像中的大部分伪信息。在二值化过程中充分考虑指纹脊线的特性，利用指纹图像中点梯度的方向信息，提出了用相位编组法确定块方向。然后基于块方向进行方向滤波，收到了较好的效果。     

一种基于点方向和块方向的指纹方向信息提取方法

结合指纹图像点方向和块方向给出一种点块结合的指纹图像方向信息提取方法.对指纹图像分块,对块中的每一点利用点方向法求出该点的方向,统计该块八个方向中每个方向上像素点的个数以确定本块的块方向,该方向即是指纹纹线的走向、块的中心点像素的方向.鉴于文中述及的计算点方向的算法相对简单,提高了算法的运行速度;同时,采用点块方向结合的处理方法,对于方向信息的突变也能进行较好地提取,去噪能力更强,提取方向更准确.实验表明,与点、块方向法相比,该方法所求方向的错误率及噪声点对所求方向的干扰概率均大大减小,平均比点方向法降低了87.8%,比块方向法降低87.4%,对原始指纹的质量要求不高,鲁棒性更强.     

一种基于小波变换的数字图像水印算法

研究了基于小波变换的灰度图像不可见水印算法。首先利用伪随机序列对水印信息进行扩频处理,然后在小波变换的高频子带中嵌入水印信息。在提取的过程中,根据嵌入水印的图像与伪随机序列的相关性提取水印信息,由此论述一种基于小波变换的静态图像水印嵌入和提取算法。     

一种面向人眼探测识别的图像伪彩色局部优化方法

人眼分辨灰度能力有限,灰度图像伪彩色优化能使图像内原本感知不到的景物信息显现出来。现有的伪彩色方法缺少合理明确的量化指标。以人眼最有利于从伪彩色图像感知原灰度图像景物信息为优化目标,提出了局部快速伪彩色优化方法。实验表明,本方法相较已有方法优化效果最佳。     

基于低秩近似与非局部稀疏的图像去噪

基于低秩近似方法进行图像去噪逐渐成为图像处理领域研究的热点。将图像块分解成一个低秩矩阵和噪声矩阵,利用矩阵的秩来约束图像块的相似性,且现有的非局部稀疏表示算法利用图像块的自相似性进行去噪。鉴于此,提出低秩近似与非局部稀疏的图像去噪模型。该算法加强了图像分解的全局稀疏性约束,更好地保留了图像的细节和边缘信息。     

指纹与静脉复合识别系统的图像采集

随着生物识别技术的日益发展,采用多种识别技术的复合来提高识别的可靠性,降低误识率已成为目前的主要研究方向。本文主要从图像采集系统的光路出发,提出了一种将指纹采集仪和手指静脉采集仪复合的方案。利用该方案,可同时采集指纹与手指静脉末梢的图像,提高了系统识别的可靠性,并降低了成本,减小了系统的体积。     

指纹与静脉复合识别系统的图像采集

随着生物识别技术的日益发展,采用多种识别技术的复合来提高识别的可靠性,降低误识率已成为目前的主要研究方向。本文主要从图像采集系统的光路出发,提出了一种将指纹采集仪和手指静脉采集仪复合的方案。利用该方案,可同时采集指纹与手指静脉末梢的图像,提高了系统识别的可靠性,并降低了成本,减小了系统的体积。     

基于正弦图融合的金属伪影校正方法（英文）

针对金属伪影严重降低了CT图像中组织结构清晰度的问题,提出了基于正弦图融合的金属伪影校正方法.首先,通过预先设置的阈值对原始CT图像进行分割,得到金属图像.对原始CT图像和金属图像进行投影生成原始投影正弦图和金属投影正弦图.使用插值校正方法校正含有金属伪影的CT图像和均值滤波维持校正后CT图像的边界.滤波之后图像被投影成滤波图像正弦图.根据金属图像正弦图在原始正弦图和滤波后图像对应正弦图中的位置,分别得到正弦图P_M~D(在原始正弦图中)和P_M~C (在滤波后图像对应正弦图中).然后,按照一定的比例,将P_M~D 和P_M~C 融合成正弦图P_M~F ,并通过融合正弦图P_M~F ,P~O和P_M~D 得到最终正弦图.最后,用滤波反投影重建算法将最终正弦图重建成校正之后的图像,并将金属信息补偿到校正图像上.临床图像上的实验表明:与经典金属伪影校正方法相比,所提出的基于正弦图融合方法在金属伪影去除和组织结构特征保存方面能够得到更好的效果.     

指纹特征和指静脉特征融合的身份认证

提出一个有效的基于指纹特征和手指静脉特征的身份认证方案.在采集同一手指的指纹图像和静脉图像后,分别提取其指纹特征和静脉特征.对于指纹图像,提取其纹线端点和交叉点的位置与方向组成指纹特征向量.对于手指静脉图像,用局部二进制(LBP)提取其有区分性的特征.进行身份识别时,分别将手指指纹特征和静脉特征进行匹配,然后根据两种特征的匹配分数进行非线性融合,得到最终的匹配结果,以达到认证目的.     

基于细节点描述子的指纹检索算法

针对指纹一对一匹配识别方法严重影响指纹数据库系统识别效率的问题,提出一种基于细节点描述子的指纹检索算法,该算法先根据细节点描述子的结构信息进行粗匹配筛选,剔除虚假细节点产生的影响;然后利用筛选后的细节点位置关系确定最佳参考点;最后基于最佳参考点计算所有指纹图像相似度,将相似度排在前N0的指纹返回并作为候选指纹。实验结果表明,该算法在时间和空间上都优于传统指纹检索算法。     

半Gabor滤波器组在指纹图像增强系统中的应用

在实时指纹识别系统中,指纹图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率.Gabor滤波器由于其方向选择性和频率选择性的优点,在指纹图像增强中得到了广泛的应用.本文介绍了基于半Gabor滤波组的指纹图像增强算法,通过在TMS320VC5409上的验证证明该算法具有良好地指纹图像增强效果.     

基于双树复小波变换的指纹增强算法

基于指纹图像纹理多、方向性强的特征,本文提出了双树复小波指纹图象滤波增强的方法.双树复小波具有良好的方向选择性,在各子带中保留图象中各局部主方向的信息而滤除其他方向的噪声,而且可以避免对信号和噪声频率特性和统计特性进行估计,大大减小了算法的复杂程度.实验结果表明,该算法简单,增强效果较好,可用于噪声特性复杂的纹理图象的滤波.     

基于Gabor函数的指纹图像增强技术

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率．Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理时,首先求出局部区域中纹线的主导方向,每个像素点处的方向取为其所在局部区域的方向,然后用投影分析法求每个像素点处的频率,最后用中心频率和中心方向与像素点的方向和频率相同的Gabor滤波对每个像素点进行滤波处理,从而去除图像噪声,达到了增强图像的目的．     

基于特征编码的指纹识别方法

提出了一种基于指纹特征编码的指纹识别算法.首先求得指纹图象的中心点,然后利用Gabor滤波器的频率和方向选择性,产生指纹编码,最后通过比较输入图象的编码和模板编码间的欧氏距离进行识别.实验结果表明:该算法与已有的基于灰度偏差的算法相比较,具有更高的识别率.     

偶次非球面镜在指纹采集系统中的应用研究

指纹识别的技术实现,其理论基础就是光电数字图像处理,故采集到的指纹图像的质量好坏对后续图像处理的难易至关重要。设计出清晰、畸变小甚至无畸变的指纹识别镜头是制造指纹识别仪的关键。随着光学加工技术的发展,目前非球面镜片已广泛应用于光电产品的各个领域,本文采用普通材质的棱镜及非球面透镜,可使指纹采集系统的畸变控制在0.2%以内。     

基于指纹特征匹配的IC卡考试身份验证管理系统

为解决近年来在考试中出现的身份验证问题，利用指纹终身唯一的特性，结合IC卡技术，采用带有考生指纹信息的IC卡准考证，建立基于指纹特征匹配的IC卡考试身份验证管理系统，考场现场进行指纹考试身份验证，可以保证报名者与考生身份完全一致．     

基于有监督学习的店铺类虚假评论检测

网络在线评论对于商家和顾客具有重要价值,因而日益受到虚假评论行为的冲击。作为两个重要的在线评论领域,产品类评论（如亚马逊、淘宝）和店铺类评论（如点评网、Yelp）在语言特性、评论行为等方面存在显著差异。虽然研究者们已提出大量针对产品类虚假评论的检测方法,但对于店铺类虚假评论的研究仍然较少。针对Yelp.com网站上旅店、饭店有标注的点评数据,提取并分析各种评论欺诈特征,利用多种有监督学习方法进行虚假评论检测。实验结果表明,检测精度最高可达74%,AUC值可达75%。虽然店铺类虚假评论具有极强的隐蔽性,但通过权衡检测精度和召回率,可利用有监督学习方法对店铺类虚假评论进行有效检测。     

基于多智能体系统的自适应指纹图像分割算法

在深入研究指纹图像分割方法的基础上,将多智能体系统MAS（Multi-Agent System）引入到指纹图像分割处理过程中,提出了一种基于MAS的自适应图像分割方法.实验结果表明,该方法能够有效实现对指纹图像分割的自适应分割处理,相比传统的方差分割法和点方向一致性分割法,本算法具有更好的适应性和鲁棒性.     

基于二次匹配的指纹识别方法的研究

在前人的研究成果的基础上,对指纹识别的各个过程,包括指纹图像预处理、指纹图像特征点提取、指纹匹配等相关算法进行了研究。特别是在指纹图像匹配阶段,为了得到较好的效果,采用了两次匹配的过程,第一次匹配使用传统的基于特征点的匹配方法,能够迅速地去除差距很大的图片和效果较好的匹配图片,而第二次匹配使用了基于可变界限盒的串距离匹配方法,这种方法能够更好地适应指纹图像的非线性形变等情况。通过这样的两次匹配,能够得到比较满意的匹配结果。     

一种有效的形态小波多聚焦图像融合算法

多聚焦图像融合的关键问题是如何更好地保持源图像的轮廓信息和细节信息。形态小波具有小波变换的多层次分解特性和形态学的非线性特性。提出了一种基于形态小波变换的多聚焦图像融合算法。根据形态小波分解信号的特点,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则:高频系数采用方向相关方法,最大程度保留细节和细节信息的方向特性;低频系数采用加权平均方法,该方法轮廓明显,最大程度地保留了轮廓信息。实验结果表明:该方法融合图像效果优于传统图像融合方法。