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基于多特征判别分析的指纹图像分割方法

北京大学学报（自然科学版） 2009年第4期45卷 579-584页

作者：陈小光封举富北方工业大学图像处理与模式识别研究所北京100144 北京大学信息科学技术学院智能科学系机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学) 北京100871

针对指纹图像的分割问题,提出了一种基于多特征判别分析的自适应分割算法。对于给定的待分割图像,该算法从每个特征在该图像上整体的分布出发,构造出综合考虑各个特征的两类分类能力的分类器,然后利用该分类器对图像中的每个子块做出前... 详细信息

针对指纹图像的分割问题,提出了一种基于多特征判别分析的自适应分割算法。对于给定的待分割图像,该算法从每个特征在该图像上整体的分布出发,构造出综合考虑各个特征的两类分类能力的分类器,然后利用该分类器对图像中的每个子块做出前景或背景的判断。与已有的基于分类器的分割方法相比,该方法无需从数据库中人工采集样本用以训练分类器,实现了图像级别的自适应分割。算法在FVC2004竞赛的公开数据库上进行了测试,实验结果证明了该分割算法的有效性。

关键词：指纹图像分割多特征判别分析图像处理

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指纹图像分割算法的研究与实现

指纹图像分割算法的研究与实现

作者：张美霞山东师范大学

学位级别：硕士

在生物识别系统领域，自动指纹识别系统（AFIS）在现在已经被广泛接受和应用，虽然指纹识别系统的应用已经非常的成熟，人们也已经非常了解识别系统的各个阶段步骤，但是随着社会问题的不断发现和科学技术的不断发展，指纹识别领域也急... 详细信息

在生物识别系统领域，自动指纹识别系统（AFIS）在现在已经被广泛接受和应用，虽然指纹识别系统的应用已经非常的成熟，人们也已经非常了解识别系统的各个阶段步骤，但是随着社会问题的不断发现和科学技术的不断发展，指纹识别领域也急需更深的研究，以解决不断出现的指纹识别应用中的问题。自动指纹识别系统在通常情况下可分为四个处理步骤[1]：第一步，指纹图像的采集;第二步，指纹图像预处理;第三步，特征提取和第四步，指纹匹配。为了减少不必要的冗余计算，指纹分割需要在指纹图像预处理的最前面进行。本文将针对指纹图像的分割技术以及算法做更加深入的研究并对每个分割算法做出仿真实验。指纹图像分割过程是指纹图像预处理阶段甚至整个自动指纹识别系统的重要组成部分，精确的将指纹前景区域和指纹背景区域分割开，可以大大的减少后续处理计算量和后续处理的时间，同时也能提高指纹识别的正确率，从而就显著的提高了自动指纹识别系统的处理速度和质量。本文的主要研究内容如下：1.首先，本文提出了一类基于CMVF特征的指纹图像分割算法。由于经典算法的单一特征或者简单融合都难以将低质量的指纹图像进行有效的分割，因此本文提出了基于CMVF的指纹分割算法。该算法采用了指纹的方向一致性、灰度均值、灰度方差这三个经典特征外，还采用了指纹的频率特征（Frequency）。该算法的四个特征分别代表了图像的灰度特性（灰度均值和灰度方差）、指纹的方向性（方向一致性），以及本文提出的代表了指纹纹理信息的新的特征即纹线频率信息，集合了图像的灰度、方向、纹理于一体。指纹纹线频率计算的是指纹纹线相邻波峰与波谷之间的距离，因为对比度的高低和噪声对指纹的纹线频率没有影响，因此该分割算法对对比度低的、有大量噪声的指纹图像也有较好的分割效果，巧妙的避免了灰度均值和灰度方差对于低质量指纹图像的缺陷。经过实验发现，增加了这一特征，最终的分割结果得到了大大的改善。2.除此之外，本文又提出了基于Adaboost的指纹图像分割算法。Adaboost多用于人脸识别系统和图像检索领域中。指纹分割的本质为一个两类分类的问题，而Adaboost分类器对于分类有较好的效果。该算法在指纹分割时，基于分级处理的思想，将指纹图像分割进行了三次分割处理。首先利用了最大类间方差（Otsu）以分块后的指纹图像灰度方差为特征计算了分割阈值，通过阈值对图像进行初分割。由于Otsu照顾到了不同图像的灰度有可能不同，因此使用Otsu进行求取分割阈值改善了以往以经验值进行指纹分割的效果。第二步分割处理采用的是Adaboost分类器将初分割的结果做进一步的处理。为了提高精确度，最后使用形态学的方法再做进一步的处理。本文的方法训练出的Adaboost强分类器，能够适用于不同的传感器采集的指纹图像，而且指纹图像平均错误分割率较低。3.最后本文在Matlab R2008环境中进行了仿真实验，分别比较了基于CMVF特征的指纹图像分割算法、基于Adaboost分类器结合CMV特征以及基于Adaboost分类器结合CMVF特征分割算法的实验结果。数据显示，采用CMVF特征进行分割的效果要比仅仅使用CMV特征要精确很多。因此可以得出，对指纹图像描述越详细的特征越有利于指纹图像的分割，但是在添加特征时，一定要注意防止特征的冗余，避免过大的增加算法的时间复杂度。

关键词：自动指纹识别系统指纹图像分割 Adaboost CMV Otsu

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指纹图像分割中的设备互操作性问题研究

指纹图像分割中的设备互操作性问题研究

作者：陈亚伟山东大学

学位级别：硕士

由于人的生理特征具有便于携带、不丢失、不易仿制、复杂度高等特点,生物特征识别技术已成为信息社会身份认证的主要手段之一,指纹识别技术更是使用最早和最为广泛的生物特征识别技术。利用计算机的高速运算能力并使用各种模式识别技术... 详细信息

由于人的生理特征具有便于携带、不丢失、不易仿制、复杂度高等特点,生物特征识别技术已成为信息社会身份认证的主要手段之一,指纹识别技术更是使用最早和最为广泛的生物特征识别技术。利用计算机的高速运算能力并使用各种模式识别技术、数字图像处理技术、计算机视觉技术、形态学技术、小波分析技术和机器学习等进行自动指纹识别的智能系统,即称为自动指纹识别系统。在自动指纹识别系统中,指纹图像的分割是非常重要的一个环节。近年来,在指纹识别技术领域,采集设备互操作性问题得到了很多关注。目前大多数自动指纹识别系统都是针对某一特定指纹采集设备设计的,当该系统处理来自不同类型采集设备的图像数据时,由于这些设备采集的指纹图像通常具有不同的图像质量、分辨率和灰度等级,导致该系统在进行分割、增强、匹配等处理时在性能上出现不同程度的下降.一个好的指纹图像分割方法,应该能够在不做修改、不做参数配置的前提下适应不同采集设备获得的指纹图像、可靠地实现分割,即具备采集设备互操作性性。本文首先提出了指纹图像分割中存在的设备互操作性问题。为了更好的说明这个问题对指纹图像分割算法的影响,设计了两组指纹图像分割实验。并通过分析揭示目前指纹图像分割方法存在的设备互操作性问题以及研究设备互操作性分割方法的必要性。然后提出了两种基于设备互操作性的指纹图像分割方法：第一种方法是基于K-means的指纹图像分割方法,该方法选取基于块的方向一致性、灰度均值、灰度方差三个特征,运用K-means聚类方法进行块的聚类,区分出前景块与背景块,并通过形态学进行后处理,最终实现指纹图像分割。第二种方法是一种基于LNP的指纹图像分割方法：该方法先将指纹图像分块,提取每块的方向一致性、像素聚集度与灰度方差作为特征指标,然后利用半监督学习算法-LNP算法将各块分为前景区与背景区,最后通过基于形态学的后处理实现最终分割。通过在多个指纹图像数据库上的实验结果表明,本论文提出的两个指纹图像分割方法不仅分割性能良好,能够对指纹图像进行精确分割,而且具备了一定的采集设备互操作性,比较适合使用多类型指纹采集设备的互联网应用环境。本论文的重点就指纹图像分割中面临的采集设备互操作性问题开展研究,通过本选题研究成果与现有解决该问题方法的有机结合,对于推动指纹识别采集设备互操作性问题的进一步解决,具有积极的科学意义;对于指纹识别技术的网络应用,具有较大的推动作用;对其他生物特征识别算法中类似问题的解决,具有重要的参考价值。

关键词：自动指纹识别指纹图像分割设备互操作性 LNP算法 K-means算法

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指纹图像分割与细节点匹配算法研究

指纹图像分割与细节点匹配算法研究

作者：刘倩山东大学

学位级别：硕士

生物特征识别技术是建立在对人的生物特征辨别的基础上的识别技术。基于指纹纹线形态的终生不变性及唯一性,指纹识别技术成为最安全最可靠的生物特征识别技术。自动指纹识别系统（AFIS）通过特殊的转换设备和图像处理技术,对指纹进行采... 详细信息

生物特征识别技术是建立在对人的生物特征辨别的基础上的识别技术。基于指纹纹线形态的终生不变性及唯一性,指纹识别技术成为最安全最可靠的生物特征识别技术。自动指纹识别系统（AFIS）通过特殊的转换设备和图像处理技术,对指纹进行采集、分析和比对,可以迅速、准确地鉴别出个人身份,有着广阔的市场前景。通常AFIS包含三个处理阶段：指纹采集、指纹预处理以及指纹匹配。其中指纹预处理又包含标准化、指纹分割、方向场求取、纹线距离估计、指纹增强、指纹二值化、指纹细化以及特征提取。本文针对自动指纹识别系统中的指纹图像分割和指纹匹配这两方面进行了研究,主要研究内容如下：基于均值方差的指纹分割算法简单快速并被广泛采用,但是对于低对比度和高噪声的指纹图像分割效果不理想。因此,我们提出一种基于纹线搜索的指纹分割算法。该方法首先对指纹图像的每个图像块,使用基于纹线搜索的方法进行水平和垂直两个方向窗口的填充,利用先验知识,根据定义的旋转平移参数一致性参数和纹线距离方差判断该块是属于前景块还是背景块,从而实现整幅指纹图像的分割。该方法能有效解决均值方差分割算法对低对比度和高噪声的指纹图像分割效果不理想的问题。最后进一步提出了将均值方差分割算法和基于纹线搜索的分割方法的融合方法,实验结果表明达到了较好的分割效果。现有的基于细节点的指纹匹配算法大多可归为单参考点对的匹配思路：在所有可能的细节点对中,选择一对最可能匹配的细节点作为参考点对,对模板指纹和输入指纹进行全局配准匹配。但是由于指纹的非线性形变等因素的存在,离参考点对越远的细节点对定位误差越大。因此我们提出多参考点对融合的细节点匹配算法。首先,利用旋转平移参数一致性选择出多对正确匹配的参考点对,然后分别以每一对参考点为基准进行全局匹配,得到与参考点对数同样个数的匹配细节点对的集合,最后综合利用这些集合的信息,计算匹配分数。多参考点对的选取以及多个匹配细节点对集合信息的融合,在一定程度上解决了指纹的非线性形变问题对细节点匹配算法性能的影响。基于纹线搜索的指纹分割算法弥补了均值方差分割算法的不足,但由于该方法是一种窗口方法,首先窗口太大或太小都将影响分割效果,其次指纹区和背景区的交界区域因为窗口的缘故,分割效果不是很理想。因此窗口大小的选择以及如何处理交界区域是下一步研究的重点。多参考点对融合的细节点匹配算法的研究目前还处于尝试阶段。本文对利用旋转平移参数一致性选取多参考点对的有效性进行了验证,并初步尝试使用加权统计的融合策略,综合利用得到的多个匹配细节点对集合的信息。以上实验一定程度上证明了该匹配思路的可行性,但匹配算法性能有待进一步提高。下一步工作的重点在于如何提高参考点对选取的准确度,如何降低算法的时间复杂度,以及如何选择更加有效的融合策略提高匹配性能。

关键词：自动指纹识别指纹图像分割细节点匹配纹线搜索多参考点对融合

指纹图像分割方法评价与半监督学习在指纹图像分割中的应用研究

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指纹图像分割方法评价与半监督学习在指纹图像分割中的应用研究

作者：郭文鹃山东大学

学位级别：硕士

自动指纹识别系统（AFIS）通过特殊的转换设备和图像处理技术,对指纹进行采集、分析和比对,可以迅速、准确地鉴别出个人身份。通常AFIS包含三个处理阶段：指纹采集、指纹预处理以及指纹匹配。指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理中的... 详细信息

自动指纹识别系统（AFIS）通过特殊的转换设备和图像处理技术,对指纹进行采集、分析和比对,可以迅速、准确地鉴别出个人身份。通常AFIS包含三个处理阶段：指纹采集、指纹预处理以及指纹匹配。指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理中的关键技术之—,当前的应用研究中,学者们提出了多种多样的分割算法,但该领域内尚缺少一套完整的应用评价体系。机器学习是当前人工智能领域的热点研究方向之一,它本身也是一个应用驱动的学科。已有的研究成果表明,很多应用问题采用机器学习的方法来解决是一种行之有效的渠道或手段,指纹图像分割便是应用问题之一。本文针对机器学习在指纹分割中的若干应用问题进行了深入研究。本文提出了一种“三特征双层次”的指纹分割应用评价体系。其中,三特征分别为“像素特征”、“块特征”、“图像全局特征”。双层次分别为“特征层”、“方法层”。我们分别对六种维度进行了描述,对现行的算法进行归纳总结,并简要分析了方法的分割错误率与时间复杂性。通过梳理各类指纹分割方法的特点,可以看出：当前的指纹分割算法特征定义严谨,算法设计有针对性,已经具备较高的分割精确性与执行速度。但是现有的指纹分割方法在一定程度上缺乏适用性。本文将半监督学习方法应用到指纹图像分割中,提出了两种基于协同训练的指纹图像分割算法CoSeg和’TriSeg。这两个算法在基于像素水平的CMV特征体系下,采用标记盒、支持向量机、最小二乘支持向量机中的两种或三种进行协同训练,并有效利用了已标记数据和未标记数据。实验结果表明CoSeg和TriSeg均能在标记信息较少的情况下取得较好的分割效果。本文通过研究发现,今后的工作重点可以集中在如下方面：（1）针对低质量指纹图像,个性化的特征定义还有待进一步研究,并且将算法同时应用于多个指纹库时,特征和算法的适用性也有待提高;（2）在同时应用多种类型的采集设备时需有效地解决设备互操作性问题：（3）需要研究基于两个独立视图的算法,如频域视图和空域视图,像素视图和块视图等;（4）自动选取有代表性的已标记或未标记像素点,而不是采用抽样的方式。

关键词：自动指纹识别指纹图像分割分割方法评价半监督学习实验与分析

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指纹图像分割方法研究

指纹图像分割方法研究

作者：潘涛南京理工大学

学位级别：硕士

指纹识别是计算机模式识别领域一个很热门的研究课题，有着很广阔的应用前景。指纹图像预处理是指纹识别过程的第一步，预处理效果的好坏直接影响着识别系统的效果。本文通过大量的实验，系统地研究了指纹图像预处理中重要环节—指纹... 详细信息

指纹识别是计算机模式识别领域一个很热门的研究课题，有着很广阔的应用前景。指纹图像预处理是指纹识别过程的第一步，预处理效果的好坏直接影响着识别系统的效果。本文通过大量的实验，系统地研究了指纹图像预处理中重要环节—指纹图像分割的理论和技术。针对目前研究状况，对常见的分割方法进行了分类和探讨，并针对某些算法的不足提出了相应的改进。本文主要工作包括： (1)研究了目前常见的基于块的指纹图像分割方法：方差法，方向图法，合成法和分级分割法，并对实验结果进行比较。提出对分级分割法的改进，自动确定分级分割方法中的部分阈值，改善了原算法中因多个阈值的凭经验确定而给算法带来的主观性与不方便等不足。 (2)研究了基于像素的指纹图像分割方法中的基于Gabor滤波器的指纹图像分割方法，针对算法耗时长的缺点，提出了改进算法，提高了运行速度。提出了对线性分类器分割方法的改进算法：基于二项逻辑斯谛回归模型的指纹图像分割方法，实验结果表明，改进后的算法有着更好的分割结果。 (3)分析比较了指纹图像二值化分割方法。分别研究和实现了otsu分割方法，基于直方图均衡化分割方法和***等人的分割方法，并在实验的基础上对比分析了以上算法的优劣。

关键词：指纹指纹识别指纹图像分割

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融合方向和灰度信息的指纹图像分割算法研究

武汉理工大学学报 2017年第4期39卷 94-98页

作者：蔡振华陈廷样曾春年周海武汉理工大学自动化学院武汉430070 北京海鑫科金高技术股份有限公司北京100070

利用点方向上的灰度差值法和点方向上的灰度方差法,改进了以八邻域模板法为基础的点方向信息计算算法,同时,融合灰度方差阈值分割算法和方向信息分割算法的优势,提出了一种改进的基于灰度方差阈值和方向信息分割指纹图像的合成算法,该... 详细信息

利用点方向上的灰度差值法和点方向上的灰度方差法,改进了以八邻域模板法为基础的点方向信息计算算法,同时,融合灰度方差阈值分割算法和方向信息分割算法的优势,提出了一种改进的基于灰度方差阈值和方向信息分割指纹图像的合成算法,该算法避免了传统的、基于单一指纹纹理特性的指纹图像分割算法的局限性,对不同质量指纹的具有较高的适应性。通过与灰度方差阈值算法及方向场算法的分割结果进行比较,验证了所述合成算法的独特优势。

关键词：指纹图像分割灰度方差阈值方向信息

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一种基于新特征的有效指纹图像分割算法

计算机科学 2009年第11期36卷 273-278页

作者：梅园曹国孙怀江孙权森夏德深南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

指纹图像分割在自动指纹识别系统中发挥了非常重要的作用,有效的分割不但可以减少后续处理的时间,而且可以大大增强特征提取的可靠性,提高系统识别的准确性。主要做了两个方面的工作:提出了一种称之为有效点聚集度的新的指纹图像分割特... 详细信息

指纹图像分割在自动指纹识别系统中发挥了非常重要的作用,有效的分割不但可以减少后续处理的时间,而且可以大大增强特征提取的可靠性,提高系统识别的准确性。主要做了两个方面的工作:提出了一种称之为有效点聚集度的新的指纹图像分割特征;依据有效点聚集度及文献[1]中提出的块聚集度特征,提出了一种有效的指纹图像分割方法,该方法首先采用有效点聚集度对指纹图像做粗分割,然后对粗分割结果采用基于迭代的方法进行后处理,接着运用块聚集度在第一次后处理结果的基础上做细分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果做第二次后处理。大量实验证明:相对于已有常用的指纹图像分割特征,有效点聚集度具有鉴别能力强、鲁棒性好、分割出的前景、背景区域较为集中的特点;基于有效点聚集度及块聚集度提出的指纹图像分割算法具有较高的准确性及较强的适应性。

关键词：生物识别技术自动指纹识别系统指纹图像分割特征提取有效点聚集度

基于Harris角点能量的指纹图像分割算法

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计算机工程与应用 2011年第15期47卷 206-208,218页

作者：刘花香王玲湖南师范大学物理与信息科学学院长沙410081 湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理过程中的一个重要环节。提出了一种基于Harris角点检测器的指纹图像自适应分割算法。首先利用Harris算子计算待分割图像的角点能量,然后使用一种自适应的方法设定阈值完成初分割;采用形态学方法进... 详细信息

指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理过程中的一个重要环节。提出了一种基于Harris角点检测器的指纹图像自适应分割算法。首先利用Harris算子计算待分割图像的角点能量,然后使用一种自适应的方法设定阈值完成初分割;采用形态学方法进行后处理以减少分割错误,最后通过面积参数去除分离的残留噪声区域。在FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法能够准确提取指纹有效区域,并且对低质量指纹图像具有很好的鲁棒性。

关键词： Harris角点检测器指纹图像分割形态学