导读:本文包含了细节特征点论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:指纹识别,图像增强,细化,极坐标
细节特征点论文文献综述
任向飞[1]（2016）在《基于细节特征点的自动指纹识别算法与系统研究》一文中研究指出随着计算机技术的迅猛发展,人们对身份识别技术的准确性、实用性以及安全性提出了越来越高的要求,基于生物特征的身份识别技术得到了广泛的关注。指纹特征具有唯一性和稳定性,以及指纹识别技术的高准确率、方便实用的特点,指纹识别技术已经成为目前最流行的个人身份识别技术之一,在信息安全、电子商务、智能手机、犯罪识别等领域得到了广泛应用。近年来,国内外学者对自动指纹识别技术进行了大量研究,自动指纹识别技术的研究已经成为学术界的热点,但是,指纹识别仍然存在不少的难题。本文分析了近些年来国内外指纹识别技术研究成果,在现有理论的基础上,用Visual C++实现了一套完整的指纹识别算法,并对其中的图像增强、图像细化、特征匹配等问题进行了深入的研究,并且提出了一些改进方法。本文的研究工作有以下几个方面:(1)对于断裂指纹的图像增强问题,本文提出了一种基于Gabor小波的智能收敛增强算法,利用Gabor小波的频向特性,使其在指纹纹线的方向场上对图像进行增强,以弥补图像中纹线的断裂等不足,在指纹纹线的垂直方向上,Gabor小波函数正好符合指纹纹线相间的特点,可以在该位置频率场上对图像纹线进行振荡加强,从而达到指纹图像增强的目的。(2)对OPTA(One-Pass Thinning Algorithm)细化算法进行了改进,采用统一的4?4模板作为改进的OPTA细化结构模板,改善了原OPTA细化算法中消除模板和保留模板不一致的情况,通过构建8个消除模板、6个保留模板实现对图像的细化,解决了原OPTA细化算法分叉点细化不彻底、纹线有大量毛刺产生的情况。最后,实验结果表明,达到了良好的效果。(3)本文在指纹特征匹配算法上做了改进,采取了一种基于脊线校正和极坐标相结合的匹配方法,引入了可变大小的界限盒,使算法更加支持非线性形变,增强了自动指纹识别系统的鲁棒性,提高了指纹的识别率和匹配速度。(本文来源于《深圳大学》期刊2016-06-30）
吴春生,冯才刚,迟学斌[2]（2015）在《基于细节特征点的掌纹比对算法及GPU加速》一文中研究指出针对当前公安机关在掌纹识别应用中存在的掌纹库容量大和现场掌纹质量差等问题,首先对掌纹特征点匹配算法的计算复杂度进行分析,根据分析结果提出特征点的叁级比对算法;然后详细介绍叁级比对算法的工作流程;对算法进行GPU并行化改造;最后给出测试结果.首次将GPU计算技术应用于掌纹识别之中.文中掌纹特征比对方法相比现有同类掌纹识别速度提高3倍左右,经过GPU加速后可进一步提升比对速度15倍以上.(本文来源于《中国科学院大学学报》期刊2015年04期）
周吉亮,冯雅娴[3]（2015）在《指纹细节特征点编辑与CAFIS查中率关系研究》一文中研究指出目的研究影响CAFIS指纹自动识别系统查中率的因素,为提高CAFIS查中率提供依据。方法对实验样本先进行系统自动提取细节特征点再作人工干预,变更细节特征点的数量,获得添加系统可识别细节特征点与未识别细节特征点的得分,通过分析能否被系统自动识别的细节特征点数量与得分之间的关系,得到在人工干预下编辑指纹细节特征点对系统得分之间的影响关系。结论添加CAFIS可识别与未识别细节特征点的数量与系统得分之间的关系,为编辑指纹细节特征点入库,获取较高质量的查询比对结果提供参考依据。(本文来源于《湖北警官学院学报》期刊2015年02期）
龙辉,陈林[4]（2011）在《零细节特征点掌纹鉴定1例》一文中研究指出1案件资料某年4月1日下午,某城区发生一起入室抢劫强奸案,犯罪分子翻窗入室,将受害人张某(女、22岁)强奸后,并抢走受害人提包内现金1000元。经技术人员现场勘查,犯罪分子在翻窗过程中因左手撑地,在大理石表面提取嫌疑人左手减层(本文来源于《刑事技术》期刊2011年06期）
刘伟[5]（2010）在《指纹自动识别系统中指纹细节特征点提取算法研究》一文中研究指出指纹是手指末节的乳突花纹,其花纹结构较之于手掌面其他部位最为复杂、典型,具有较高的应用价值。具有各人各指不同、终身稳定不变的特性。指纹因其蕴涵大量的人身个体信息,而具有很高的人身识别价值。百多年来,人们通过对指纹不懈的研究和探索,逐步对指纹的特征体系有了清晰的认识,在此基础上,人们对指纹特征提取的算法进行了大量研究,开发出了比较完善的指纹自动识别系统。在指纹识别技术中,指纹特征提取技术是其中一个非常重要的部分。如果指纹特征得不到准确有效的提取,将直接影响指纹特征匹配的质量。许多学者对指纹特征提取方法进行了探讨,其中,主要包括两大类方法,即依据指纹灰度图像直接提取指纹特征的方法和依据二值化后的指纹图像提取特征的方法。实验表明,基于二值化指纹图像提取特征方法所提取到的特征更全面、质量更高。上述方法均为通过对指纹图像进行局域分析来估计指纹方向图,而后对图像进行滤波增强。当系统中输入的指纹源图像质量较低时,其分辨率会大大降低,这些方法难以准确得到局域的方向图估算值,将无法进行有效的滤波增强。实质上,司法领域中所需识别的指纹图像大多遭到严重污染,分辨率较低,因此,现有的特征提取算法大多难以在该领域发挥较大的作用。针对此情况,为增强指纹识别系统处理低质量指纹的能力,在总结相关研究成果的基础上,本文提出了一套新的指纹图像细节特征提取算法。本文分为叁个部分,第一部分着重阐述指纹的基础知识和分类概况;第二部分阐述指纹自动识别系统的概况、指纹自动匹配的基本原理以及指纹自动识别系统的内容和特点;第叁部分详细阐述指纹细节特征提取的改进算法,该部分从比较基于灰度指纹图像提取细节特征的算法与基于二值化指纹图像提取细节特征的算法入手,着重论述了基于细化二值化指纹图像细节特征点提取的改进算法,以及如何对用该种算法提取到的细节特征中一些典型的伪特征点的去除;结束语部分总结了本文的研究价值和对细节特征提取算法的展望。该套算法分为七个部分:一是指纹图像预处理算法。此算法包括对指纹图像进行规一化、分割、指纹图像的增强叁方面的算法;二是指纹图像的二值化。在指纹图像预处理的基础上对指纹图像进行二值化,目的在于将指纹图像转换为0和1表示的图像。叁是指纹图像的细化;四是基于细化图像的细节特征提取算法的改进,该部分主要论述了基于纹线端点和分叉点提取特征的改进算法;五是伪特征点的去除,主要内容阐述了毛刺、短脊的删除算法;六是论述了指纹特征点的影响因素,主要论述了阈值和二值化对所提取的特征点的影响;第七部分主要阐述了该算法的效能。本文所述新的提取算法能够在选定的局部窗口内提取到质量比较高的细节特征,较其他算法有所改进,但对于更大面积的低质量指纹图像区域或者整幅指纹图像,本文所述算法暂不能实现细节特征的有效提取,需要进一步结合指纹自身的特点,不断扩展算法的处理窗口,使之具备从宏观上提取到高质量指纹细节特征的能力。这些将是作者继续努力研究的方向。(本文来源于《西南政法大学》期刊2010-03-20）
柴海燕,田东平,范九伦[6]（2009）在《指纹图像预处理与细节特征点提取》一文中研究指出对指纹图像的预处理与细节特征点提取提出了一套较完善的方法。在二值化后的图像中用到了平滑滤波的处理,消除了在预处理过程中纹线中产生的毛刺与小孔等,并对若干幅不同质量的指纹图像进行了测试,获得了较好的效果,细节特征点提取的准确率也有所提高。(本文来源于《微计算机信息》期刊2009年18期）
李海英[7]（2007）在《眼底血管识别之图像细节特征点的提取》一文中研究指出随着时代与信息化技术的迅速发展,对人的身份的鉴别要求也越来越高。社会需要越来越可靠、高效的身份识别系统。特征点的提取是匹配识别的基础。本文重点探索研究了Harris算子和8邻城滤波两种方法对细节特征点的提取。(本文来源于《中小企业科技》期刊2007年05期）
迟丽秋[8]（2006）在《浅谈指印中细节特征点的质量》一文中研究指出残缺现场指印的鉴定有多少个相同点才能作出同一认定的结论是多数鉴定人员十分关心的问题,由于每枚指印在现场遗留情况不同,而使问题变得复杂。科学鉴定是,根据现场指印的不同部位分析现场指印与样本指印在相同的细节特征点中有无高质量特征点反映,然后再考虑特征点的数量(本文来源于《刑事技术》期刊2006年05期）
张雪奇,李文光,申正波[9]（2006）在《一种基于伪特征点消除算法的指纹细节提取方法》一文中研究指出指纹特征提取是指纹识别技术的关键。本文介绍的方法是,指纹图像经预处理后,不对脊线做任何修复,在细化指纹图像上直接提取原始细节特征点集,然后根据图像的伪特征点的分布规律,删除伪特征点,保留真正特征点。(本文来源于《网络安全技术与应用》期刊2006年01期）
谢晓辉,蔡安妮[10]（2005）在《一种鲁棒的指纹细节特征点匹配方法》一文中研究指出指纹细节特征点匹配是指纹识别过程的核心部分,鲁棒的细节特征点匹配方法需要克服指纹的旋转、变形和真实特征点丢失的情况。该文通过引入支持模型来进行细节特征点匹配,获得了较好的结果。在对支持模型理论进行简单分析之后,详细介绍了所提出的一个鲁棒的基于支持模型的细节特征点匹配算法。该方法通过融合多个种子松弛匹配的结果,来获取每个细节特征点的约束支持。并通过每个对应点不同的支持度得到一一对应的细节特征点匹配结果。最后给出两个指纹细节特征点集的相似性水平。该算法具有较强的鲁棒性和稳定性,能够很好地解决指纹细节特征点匹配过程中存在的旋转、变形和真实细节特征点丢失等情况。最后给出的实验结果验证了该算法的有效性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2005年19期）
细节特征点论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对当前公安机关在掌纹识别应用中存在的掌纹库容量大和现场掌纹质量差等问题,首先对掌纹特征点匹配算法的计算复杂度进行分析,根据分析结果提出特征点的叁级比对算法;然后详细介绍叁级比对算法的工作流程;对算法进行GPU并行化改造;最后给出测试结果.首次将GPU计算技术应用于掌纹识别之中.文中掌纹特征比对方法相比现有同类掌纹识别速度提高3倍左右,经过GPU加速后可进一步提升比对速度15倍以上.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
细节特征点论文参考文献
[1].任向飞.基于细节特征点的自动指纹识别算法与系统研究[D].深圳大学.2016
[2].吴春生,冯才刚,迟学斌.基于细节特征点的掌纹比对算法及GPU加速[J].中国科学院大学学报.2015
[3].周吉亮,冯雅娴.指纹细节特征点编辑与CAFIS查中率关系研究[J].湖北警官学院学报.2015
[4].龙辉,陈林.零细节特征点掌纹鉴定1例[J].刑事技术.2011
[5].刘伟.指纹自动识别系统中指纹细节特征点提取算法研究[D].西南政法大学.2010
[6].柴海燕,田东平,范九伦.指纹图像预处理与细节特征点提取[J].微计算机信息.2009
[7].李海英.眼底血管识别之图像细节特征点的提取[J].中小企业科技.2007
[8].迟丽秋.浅谈指印中细节特征点的质量[J].刑事技术.2006
[9].张雪奇,李文光,申正波.一种基于伪特征点消除算法的指纹细节提取方法[J].网络安全技术与应用.2006
[10].谢晓辉,蔡安妮.一种鲁棒的指纹细节特征点匹配方法[J].计算机工程与应用.2005