基于加博函数的指纹增强算法及其应用

指纹增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能实现都具有重要的意义.研究了基于加博(Gabor)函数的指纹增强算法,对纹线方向提取算法进行了改进,提出了一种纹线频率提取方法,给出了加博函数用于指纹增强的具体应用形式,以指纹图像的纹线方向和纹线频率为参数,使用加博函数实现了对指纹图像的增强处理,并使用南京大学活体指纹库中的部分典型低质量图像样本对算法性能进行了测试.实验结果表明,该算法对低质量图像具有显著的增强效果,增强后可以有效地降低指纹匹配的拒识率(false reject rate,简称FRR),处理速度和增强效果可以基本上满足在线自动指纹识别系统的需要.

基于Gabor滤波器和广义对称变换的指纹增强算法

在传统Gabor滤波器的基础上,引入广义对称度,综合考虑指纹图像中脊线的对称性、方向选择性与频率选择性,提出了一种结合对称性和Gabor滤波器的指纹图像增强新算法.实验表明,该算法能够准确地定位指纹图像的细节点.

用于身份识别的指纹图像增强算法研究与应用

研究了一种指纹增强算法。利用Gabor滤波器具有最佳时域和频域连接分辨率的特点和其良好的带通性 ,使用Gabor滤波器对低质量指纹图像进行了滤波去噪处理 ;使用纹线投票算法获取了指纹图像的纹线结构 ,在此基础上提取了指纹图像的方向信息 ,结合方向信息对图像进行了增强处理。实验结果表明 。

浅谈关于指纹图像增强的蚁群算法和改进的指纹图像增强算法

在指纹识别系统中，图像增强是指纹特征提取与识别的前提。对指纹图像增强算法的研究，有依据蚁群算法的聚类特性，提出了一种基于蚁群算法的指纹增强方法，提高了指纹图像增强效果的，也有根据Gabor滤波和方向滤波算法的优缺点，提出一种改进的指纹图像增强算法的，实验表明，此两种算法对指纹图像增强效果均明显。

指纹图像增强算法研究

本文根据笔者近年来的研究试验结果,指出了传统指纹图像增强算法的不足,以两种典型滤波算法为主,对近年来流行的基于方向场估计的滤波增强算法进行了分析和评价,并针对这两种算法的不足之处提出了一种新的算法思想。