基于方向滤波分割的指纹自动识别系统算法

为适应当前个人身份鉴定的迫切需要 ,提出了一种基于方向滤波分割的指纹自动识别系统的完整方案 .该系统主要分指纹预处理及识别两大部分 ,包括方向图的计算、平滑、方向滤波、二值化、去噪、特征提取、特征编码及识别的方法 .利用该系统的预处理及特征编码和识别方法 ,指纹图象得到了较好的增强 ,而且 ,在识别过程中能克服一定范围内指纹旋转及平移因素的影响 .本系统具有高效识别和很强的抗干扰能力 ,对于残缺或模糊的指纹图象也有很好的识别效果 ,有较高的使用价值 .

指纹细节特征提取与剪枝

指纹图像经预处理后,由于各种原因,会产生数以百计的特征。为了图像匹配的精确和快速,提出一套在细化后的指纹点线图上提取细节特征并对其剪枝的方法,并根据细节特征的拓扑特性,设计了验证其可靠性的算法。通过实验,证明了该后处理过程在去除指纹图像伪特征方面具有良好的效果。

基于指纹识别算法的识别技术研究与应用

由于指纹识别具有长期稳定性、采集方便、特征明显以及惟一性和不可复制性等特点,因此是最具有发展前景的生物识别技术。阐述基于指纹识别算法的识别技术方面的内容,采用基于点模式匹配算法和基于子模式的匹配方法,通过读取指纹图像、指纹图像预处理、特征提取、保存数据和匹配等5个功能模块,得到指纹匹配结果,效果良好。

模式识别理论在指纹自动识别中的应用

指纹自动识别是模式识别领域中的一项综合性研究。本文讨论了模式识别中几个主要的理论方法在指纹模式识别中的应用问题，并基于模式识别理论给出了一个实际的指纹自动识别系统的软件工程框架和实验结果。

基于结构特征的指纹识别

为了克服指纹识别中常见的问题，本文提出了一种基于结构特征的匹配算法用以提高识别率，并提出了一种特殊的指纹图象预处理算法，以减少图象噪声。整个算法具有高效识别和很强的抗干扰能力，此外算法对指纹缺损图象也有很高的识别率。

基于小波包去噪和图像质量评估的指纹图像预处理

分析了指纹图像的噪声类型及传统指纹图像处理方法的不足,提出一种基于小波包去噪和图像质量评估相结合的指纹图像预处理方法,仿真结果表明:该方法能有效去除指纹中的随机噪声,降低干湿指纹和不完整指纹对指纹识别率的影响,且算法简单,处理速度快,能满足实时性要求.

基于MATLAB的指纹识别研究与实现

随着生物识别技术的发展,指纹识别技术因其唯一性和安全可靠性在现实中不断地被广泛使用,在身份识别应用中大有取代其他传统方式的趋势。本文以MATLAB作为仿真平台,充分利用MATLAB工具强大的绘图能力和多样而实用的工具箱的优点,对指纹识别系统设计图像进行了一系列的处理,最后通过实验对指纹图像的特征点进行提取。

基于ARM的指纹识别算法的研究与开发

研究了指纹识别的核心算法,给出了指纹识别软件系统的整体实现方框图以及具体的指纹识别算法流程图.研究了基于ARM的指纹识别模块的硬件实现和硬件优化以及在ARM平台下对识别算法进行的优化,并同时给出了内存优化和算法优化后模块的一些测试数据.同时也给出了该算法的一些改进意见.

基于形态学和结构图表的指纹识别

指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的生物识别技术解决方案,对于广大市场的应用有着很大的潜力。为克服指纹识别中常见的拒识或误识问题,文章提出了一种基于结构图表的匹配算法以提高识别率,并将形态学技术成功的运用于指纹图像预处理中,以减少图像噪音干扰。整个算法具有高效识别和强抗噪能力,使指纹识别系统更具有鲁棒性。

基于BF592的指纹识别系统设计

介绍了ADI BF592处理器,以及以DSP为结构搭建嵌入式识别的一种设计方法。传统指纹识别平台通常采用CPU实现识别算法,但在功耗和移动性方面不能满足市场需要。随着DSP芯片在图像处理领域的广泛应用,采用DSP指纹识别系统是今后指纹识别技术的发展方向。充分利用DSP的结构,开发出了一套小型的指纹识别硬件设备,在功耗和便携性方面满足目前的市场要求。

基于ADSP平台的指纹识别模块硬件设计

介绍了ADI SHARC系列处理器,以及以DSP为结构搭建嵌入式识别的一种设计方法。传统指纹识别平台通常采用CPU实现识别算法,但在功耗和移动性方面不能满足市场需要。随着DSP芯片在图像处理领域的广泛应用,采用DSP指纹识别系统结构是今后指纹识别技术的发展方向。充分利用DSP的结构,开发出了一套小型化的指纹识别硬件设备,在功耗和便携性方面满足目前的市场要求。

图像识别的关键技术与展望

本文描述了图像识别系统的结构与工作原理,在对图像预处理、特征提取、分类、图像匹配算法进行深入研究和分析的基础上,分析和比较了各种算法的优缺点,并讨论了其中的关键技术及发展前景。

图像识别的技术现状和发展趋势

该文描述了图像识别技术的国内外研究现状,介绍了图像识别过程的相关基本工作,并探讨了图像识别的关键步骤,包括图象分割、图像特征提取和分类和图像的匹配,分析和比较了各种算法的优缺点,并讨论了其中的关键技术及计算机图像识别新技术。

改进局部方向模式在掌脉识别中的应用

针对局部方向模式(LDP)识别掌脉时速度慢的问题,提出一种基于改进LDP的掌脉识别方法。该方法在保留LDP算法原有的Kirsch模板基础上,直接按照八方向边缘响应符号进行编码,避开排序,减少特征提取时间,即快速局部方向模式(FLDP)。在香港理工大学掌脉图库和自建图库上实验,将掌脉图像分成若干均匀子块,利用FLDP算法提取各子块的特征向量,融合得到总的模式特征,利用卡方距离进行匹配识别。在两个图库上的实验结果表明,该算法的执行时间分别为17.75 ms和19.98 ms,优于其他典型算法,同时正确识别率可达到99.8916%和99.3665%,具有应用价值。

轴类零件图特征的识别与匹配

现有的二维工程图纸研究多集中于图纸分类与检索、三维模型重建、图纸符号定位与识别等,图纸中具体的语义特征具有复杂多变的特性,致使难以建立一套规则对尺寸标注信息与特征轮廓进行匹配。为实现光栅格式轴类图纸语义特征的自动读取,提出了一种基于轮廊检测的轴类零件图特征识别与匹配方法。通过对图纸进行二值化、开闭运算、Canny轮廊检测、霍夫圆检测等操作,提取并识别图纸中的矩形轮廊和圆弧轮廓;通过分析各个轮廊与周围尺寸标注间的大小与相对位置关系完成匹配。实验结果表明,该方法对符合制图规范的阶梯实心轴图纸的轮廊平均匹配准确率达到89.8%左右。