一种基于细节点生成角度的指纹匹配算法

指纹匹配算法的研究是自动指纹识别系统研究中的重要内容之一.本文首先讨论了有效细节点的提取,然后介绍了通过这些细节点生成的角度进行指纹匹配的算法.实验结果表明,该算法简单有效,满足实用要求.

基于动态全局特征的指纹匹配算法的研究

针对现有匹配算法中存在的问题 ,在已有结构化匹配方法的基础上加以改进 ,提出一种分段式匹配方法 ,并就特征向量的构造作出详细介绍 .经实验证明该方法有效而快速 ,可应用于实际的指纹自动识别系统中 .

一种基于可变限界盒的指纹匹配算法

自动指纹识别系统因其在身份确认方面所具有的方便、快速、准确等特点而得到了广泛的研究。本文所提出的算法是根据模板数据及估计数据进行校正,开采用可变大小的限界盒去获取匹配分数,以进行比对,来确定是否属于同一指纹,该算法不依赖于指纹图像的中心区域,对非线性形变更为鲁棒。

基于分叉点细节特征的指纹匹配算法

指纹匹配是指纹识别中的一个重要问题。主要针对如何提高识别率、减少算法复杂度,本文介绍了一种改进的基于分叉点细节特征的指纹匹配算法。具体的算法是:首先,利用中心法与近邻法相结合的方法,分别确定模板指纹图像和待识别指纹图像的提取指纹细节特征的区域;接下来,从模板和待识别指纹图像的该区域中提取出我们所需要的分叉点的细节特征信息,包括分叉点的坐标、夹角以及各个分叉点之间的欧式距离;然后,以分叉点的夹角和它们之间的欧式距离为匹配依据,匹配模板和待识别指纹图像;最后,对匹配结果做出判决。

基于结构特征的指纹匹配算法研究

基于结构特征的指纹匹配算法分为中心法与近邻法,两种方法各有其优缺点,近邻—中心法集中了两者的优点,是目前常用的指纹匹配算法,文章比较了该类的几种算法,并给出了一些实验结果。

一种基于指纹中心点的匹配算法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,研究了一种基于指纹中心点的指纹匹配算法。该算法首先根据指纹模式区中检测的奇异点结构特征信息对指纹进行粗匹配,判断指纹不匹配的情况。其次,对无法判断的情形,则进行精确匹配,进一步利用奇异点或者指纹有效区域的质心点寻找匹配的基准特征点对和相应的变换参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后采用坐标匹配的方式实现两枚指纹的比对。实验结果证明,该算法可以快速、准确的定位基准点,精确求取变换参数,误识率低,准确性高,并具有图像旋转平移不变性。对面积适中的指纹图像,匹配结果可以满足在线应用的需要。

一种基于纹线相似度的指纹匹配算法

本文研究了一种基于纹线相似度的指纹匹配算法,利用纹线的相似程度寻找一对基准细节点(referenceminutiae),根据基准细节点对所在的纹线计算两幅待匹配指纹图像的相对旋转和平移参数,并将待识指纹相对于模板指纹做姿势纠正,最后使用动态搜索半径以坐标匹配的方式实现两枚指纹的匹配.实验结果表明,该算法可以正确、快速地实现指纹匹配,对图像的旋转、平移具有不变性.

基于中心点的指纹细节结构匹配算法(英文)

指纹细节匹配算法是自动指纹识别系统 (AFIS)中一项关键的任务 ,目前存在大量的研究和算法 .依据算法是否依赖中心点 ,指纹细节点匹配算法可以分为两类 :基于中心点的匹配算法和非中心点匹配算法 .大多数非中心点匹配算法都非常耗时 ,因此不适合在线应用 .而基于中心点方法的效率相对较高 ,但是这类算法极度依赖于中心点的定位精度 .在本文中 ,提出了一种全新的基于中心点的指纹细节结构匹配算法 ,该算法综合了基于中心点匹配算法和非中心点匹配算法的优点 ,同时又避免了二者的缺点 .首先利用中心点检测算法获得中心点的位置 ,然后在中心区域定义了一些局部的结构 ,同时利用这些局部结构寻找指纹细节的对应点 ,并通过对应点和中心点的相对关系来确认这些对应细节点 .其次利用这些细节对应点匹配全局的细节信息 ,最后 ,利用匹配细节的全局距离和距离方差来判决最终匹配结果 .实验结果表明 ,算法的匹配效果非常好 ,同时匹配效率较高 。

基于脊线校准的指纹点匹配算法

讨论了一种基于脊线校准的指纹点匹配算法 ,引入了新的脊线相似性评价指标 ,提出了一种更有效的匹配原点对搜索算法 ,并对点匹配算法作了进一步改进 性能评测数据表明 ,该算法可以在不增加拒识率和误识率的情况下提高匹配速度

一种基于指纹识别的远程身份认证方案

本文提出一种基于指纹识别的远程身份认证方案。用户通过身份识别卡内置的指纹仪实时产生指纹模板 ,远程服务器完成指纹比对 ,用户身份的确定。整个传输过程加密 ,且在客户端PC机上不处理任何数据 ,整个过程可靠、安全。

基于ARM的QNMV指纹识别系统的研究

目前指纹识别技术正向着嵌入式和小型化的方向发展,搭建了基于ARM的指纹识别系统的硬件平台并对硬件进行了优化,研究了指纹识别的软件开发环境,给出了指纹识别系统的软件实现方框图和详细的指纹识别算法流程图;详细论述了全新的基于QNMV结构向量的指纹匹配算法,给出了算法优化后的一些测试数据,将指纹匹配算法与其他常见的算法进行了数据比对后,发现系统具有较好的性能指标:具有较低的误识率(FAR)和拒识率(FRR)、识别率(MRI)有了较大的提高、有效地缩短了匹配耗费时间(Time-Match);系统具有安全可靠、易于扩展、性价比高等优点。

基于多磁信标的指纹匹配定位算法

针对室内、地下以及障碍物较多的复杂环境中,可用导航源匮乏问题,本文提出一种利用低频时变磁场实现目标高精度位置与姿态解算的解决方案。传统时变磁场定位方法要求磁信标坐标系与目标坐标系一致且无法解算目标相对姿态角信息,同时精度普遍较差。本文提出的方案在解决传统方案的局限性基础上,又提出一种基于指纹匹配的改进方案,具有穿透性好、鲁棒性强且精度高的特点。首先根据空间中测量磁场计算磁信标接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indicator)拟合直线,根据指纹匹配原理估计目标位置;再根据测量磁场方向矢量模型,反演解算目标姿态角信息,实现目标位置与姿态信息解算过程,研究并分析了磁信标导航系统误差来源及解决方案;最后通过对比实验,验证本文提出的算法在实验条件下,位置估计误差期望为0.069 m,姿态角估计误差期望为2.3°,且误差不随时间积累,相对于传统的磁信标导航方案具有明显优势,具有较高的工程应用价值。

基于隐性标识符的零权限Android智能终端识别

针对现有Android智能终端识别直接利用IMEI,Android_ID等显性标识符存在依赖敏感权限和易失效的问题,提出了一种基于隐性标识符组合的零权限设备识别方法.通过调用系统API并执行Linux Shell命令,从物理层、应用层以及用户层3个层次上获取设备型号、屏幕信息、内核编译信息、User Agent、系统语言、字体大小、字体列表、用户安装程序列表等8个隐性标识符,并将其组合形成设备指纹.然后,提出了指纹精确匹配算法和变化指纹关联匹配算法,用于仅1个隐性标识符发生变化且变化前后相似程度大于0.85时的设备关联识别.通过采集真实用户数据进行实验验证,结果表明所提算法的设备识别准确率达到94.52%.

基于iBeacon的站内定位导航系统设计研究

通过研究国内外室内定位技术应用现状,分析在铁路车站内基于iBeacon实现定位、导航,构建站内导航系统的可行性。提出了基于iBeacon的指纹匹配定位算法,采用面向服务的架构体系,融合多源系统异构数据,提出并设计了站内导航系统总体架构、逻辑架构及网络架构。设计了站内导航系统的功能,满足了旅客在站内对位置服务的需求及对站内外导航接续服务需求。利用大数据分析及数据挖掘技术为铁路车站工作人员提供了站内商业智能分析。通过系统的建设能够解决旅客在站内"迷路"的难题,提升旅客出行体验,改善客运服务质量,降低客运服务成本。

一种基于ZigBee定位网络的超市智能导购系统

本文介绍了一种基于ZigBee定位网络的超市智能导购系统,该系统终端安装在购物车上帮助消费者在商场购物,实现商场定位、商品查询、导购促销等功能。本文详细介绍系统各模块的结构组成和工作原理,阐述超市环境下的定位构思、算法原理,介绍导购终端的工作流程。与传统的导购方式相比具有成本低,易于被消费者接受等特点,符合智能物联的发展趋势。