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题名基于同一性检测的指纹细节特征提取方法
被引量：1
- 1
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作者
彭曦
彭小奇
钟云飞
唐英
左龙
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机构
中南大学物理与电子学院湖南长沙
湖南第一师范学院信息科学与工程系湖南长沙
中南大学信息科学与工程学院湖南长沙
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第6期132-136,共5页
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基金
湖南省自然科学基金重点项目(10JJ2048)
湖南省科技厅项目(2011GK3079)
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文摘
针对常规的指纹细节特征提取方法难以消除指纹图像预处理过程中产生的伪细节点问题,提出一种基于同一性检测的提取方法。首先,分别利用频域滤波器和小波域Gabor滤波器增强处理同一幅指纹图像;然后从得到的两幅图像中分别提取指纹各细节特征的位置和类型,取这两幅不同增强图像的特征点的交集以消除预处理环节产生的伪细节点;最后剔除指纹图像本身存在的伪特征。实验结果表明,该方法鲁棒性强,能显著提高所提取指纹细节特征的真实性和准确性。
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关键词
指纹特征提取
同一性检测
图像增强
小波
GABOR滤波
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Keywords
fingerprint minutiae extraction
Identity detection
Image enhancement
Wavelet
Gabor filtering
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种基于信息融合的指纹特征点提取方法
- 2
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作者
彭小奇
李玉晓
李晟
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机构
中南大学物理科学与技术学院
湖南工业大学
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出处
《计算机测量与控制》
CSCD
2008年第11期1721-1723,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50374097)
博士点专项科研基金资助项目(20030533008)
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文摘
针对进行指纹图像预处理时产生的伪特征点难以消除的问题,提出了一种基于信息融合的指纹特征点提取方法;该方法首先通过取两种不同预处理方法所获得的指纹特征点集的交集来剔除在指纹图像预处理过程中所产生的伪特征点,然后根据特征点的结构信息来消除原始指纹图像本身所存在的伪特征点;实验结果表明,该方法不仅可以有效地消除指纹图像预处理过程所产生的伪特征点,同时也能消除原始指纹图像中存在的伪特征点。
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关键词
指纹识别
指纹特征点提取
信息融合
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Keywords
fingerprint recognition
fingerprint minutiae extraction
information fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于信息融合的指纹细节特征提取
- 3
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作者
彭章平
彭小奇
伍更新
王一丁
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机构
中南大学物理科学与技术学院
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出处
《自动化技术与应用》
2007年第4期45-48,共4页
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文摘
为了准确提取指纹特征信息,提出一种基于Gabor滤波器和小波分忻相结合的指纹特征信息提取方法。该方法分别利用Gabor滤波器和小波分析对原始指纹图像进行预处理,并提取特征点,取两种不同方法提取的特征点集的交集作为真实特征点,以此减少甚至消除伪特征点。实验结果表明了本方法能正确提取指纹特征信息。
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关键词
指纹特征提取
图像预处理
GABOR滤波器
小波分析
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Keywords
fingerprint minutiae extraction
image preprocess
Gabor filter
wavelet analysis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名通用指纹图像处理分析平台的研发与应用
被引量：7
- 4
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作者
汤敏
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机构
南通大学电子信息学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第4期791-794,共4页
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基金
江苏省普通高校自然科学基础研究基金项目(08KJD520021)
南通市科技项目应用研究计划基金项目(K2008036)
南通大学2008年度博士科研启动基金项目(08B15)
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文摘
对通用指纹图像处理分析中的关键算法和平台研发技术进行了研究,并给出初步应用结果。针对模糊指纹图像,通过傅立叶变换从空域转换到频域,进行带通滤波和方向滤波,从而增强图像、突出细节。通过指纹识别算法获取指纹特征数据,根据一定的原则删除伪细节点、存储终止点和分叉点的相关信息。以特征数据为依据,通过计算机进行分类和比较,把指纹划分为某一类型,或在小型指纹库中计算指纹间的相似度,得到指纹匹配结果。实验结果表明,该算法简单实用,效果良好,为自动指纹识别系统的研发打下基础。
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关键词
指纹
图像增强
细节特征提取
生物识别技术
图像处理
图像分析
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Keywords
fingerprint image enhancement minutiae extraction biometric identification technology image processing image analysis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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