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期刊文章详细信息

一种基于多级分块错切的指纹奇异点检测算法    

Arithmetic for Singularity Detection Based on Multilevel Block Sizes and Shifting in Fingerprint Images

  

文献类型:期刊文章

作  者:谭台哲[1] 宁新宝[1] 尹义龙[2] 詹小四[1] 陈蕴[3]

机构地区:[1]南京大学电子科学与工程系,南京210093 [2]山东大学计算机学院,济南250100 [3]阜阳师范学院计算机系,阜阳236032

出  处:《南京大学学报(自然科学版)》

基  金:南京大学重大应用研究预研项目基金(2001-03)

年  份:2003

卷  号:39

期  号:4

起止页码:460-467

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘  要:准确、可靠地检测指纹奇异点(ore点和delta点),对于指纹分类和指纹匹配具有非常重要的意义。针对指纹图像奇异点的精确定位和可靠性判断的难题,提出了一种基于多级分块错切的指纹奇异点检测新方法。首先,对于一枚指纹图像,在同一分块尺寸下进行多次图像错位分块,并且分别在不同的图像错位分块情况下检测指纹的奇异点,得到区域相对集中的奇异点位置的集合,并计算其质心,以精确确定奇异点的位置。然后,在不同的分块尺寸下分别采用平滑和不平滑的方法进行指纹方向场的估计,并分别根据以上方法估计的指纹方向场信息进行指纹奇异点的检测。最后,利用不同情况下检测的指纹奇异点位置相互关联的特性,进行指纹奇异点的精确、可靠检测。该方法利用了多次图像错位分块检测的奇异点位置相对集中和各级分块尺寸下采用不同方法检测的指纹奇异点位置相关联的特性,能够从指纹图像中较精确、可靠地检测出奇异点,对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性,在部分典型低质量指纹图像上的实验结果验证了该方法的有效性。

关 键 词:指纹图像 图像识别 图像错位  多级分块错切  指纹奇异点检测算法  

分 类 号:TP391.41]

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同被引文献:

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