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基于二维正弦曲面滤波器的指纹图像增强算法研究被引量：2: 2009年; 在深入分析指纹图像的基本特征及其对正弦曲面相似性的基础上,构造符合指纹局部区域纹线灰度分布规律的正弦曲面滤波器模型,并提出了基于该模型的指纹增强算法.实验结果表明,相比于加博增强算法,该算法具有更好的纹线连接能力,能有效提高指纹图像增强的实际效果和细节特征信息提取结果的准确性.; 詹小四尹义龙孟祥旭杨公平; 关键词：指纹识别指纹增强

基于支持向量机的指纹图像质量分类方法被引量：6: 2009年; 指纹图像的质量测量与评价,在指纹图像分割、增强及指纹匹配等环节都有重要应用.同时,指纹图像的质量分类,对指纹识别算法的适用性研究也有重要意义.本文提出一种基于支持向量机的指纹图像质量分类方法.该方法选择梯度、Gabor特征、方向对比度等指标,利用支持向量机有效实现指纹图像质量分类.并采用少类样本合成过采样技术(SMOTE)降低指纹图像质量好坏的类别不平衡问题对分类的影响.理论分析和实验结果都表明该方法能够较为有效地提高指纹图像质量分类的正确率.; 张宇尹义龙骆功庆; 关键词：指纹图像质量支持向量机

指纹识别算法研究平台的设计与开发被引量：7: 2008年; 设计和开发指纹识别算法研究平台,对指纹识别算法的研究具有重要意义。利用MVC设计模式、工作流思想和插件软件开发思想,设计和开发了一个指纹识别算法研究辅助平台。该平台根据工作流思想将算法体系抽象成算法链路模型,使指纹识别算法同平台之间松耦合,因此新算法容易集成到平台中。在实现上,该平台使用了插件技术,所有算法都是在平台运行时动态加载,因此算法链路中的算法模块容易被替换。平台采用MVC设计模式将算法链路同平台操作和结果视图紧耦合,使不同的算法研究工作者面对的是统一的界面和操作流程。; 张晓梅陈旭任春晓尹义龙詹小四; 关键词：指纹指纹识别 MVC设计模式工作流

基于频谱能量的指纹分类被引量：1: 2008年; 指纹分类是自动指纹识别系统中的关键技术,但目前的算法对低质量的指纹图像的分类还存在较大的误差。为了能够对低质量的指纹图像进行准确分类,提出了一种基于频谱能量的指纹分类,首先对分块的指纹图像进行傅立叶变换,然后根据频谱图中能量的分布特点得到指纹图像的方向图,提取core点周围的指纹图像的方向向量作为该指纹图像的特征向量。最后使用K近邻分类器和最小距离分类器对输入指纹进行分类。在NIST-4指纹数据库上的实验结果表明了算法的有效性,分类正确率达到94.1%,且算法速度比同类算法有较大的提高。; 亓秀燕尹义龙骆功庆刘懋; 关键词：指纹识别指纹分类傅立叶变换最小距离分类器 K近邻分类器

基于多峰检测和能量权重的指纹纹线距离估计方法被引量：3: 2008年; 指纹纹线距离是指纹的本质属性,也是目前主流指纹增强技术中的常用参数,而指纹增强在指纹识别过程中起着去除噪声影响并同时突出关键特征信息的重要作用,因此,纹线距离估计是自动指纹识别系统的一个关键环节。基于精确、可靠地实现指纹纹线距离估计仍然是一个比较困难的任务,提出了基于多峰值检测和基于能量权重2种方法实现纹线距离的估计,并通过在指纹图像增强和指纹细节点提取过程中的应用对纹线距离效果估计进行验证。实验结果表明,该方法可以获得较好的纹线距离估计效果。; 张晓梅贾同辉尹义龙詹小四; 关键词：指纹指纹识别指纹增强频谱分析

基于纹理分析的指纹图像分割算法被引量：9: 2008年; 低质量指纹图像处理是近年来自动指纹识别技术的研究重点,对低质量指纹图像的分割是实现后续处理的前提。文中在分析了方差作为分割指标的局限性基础上,从指纹图像的纹理特征出发,研究了指纹图像的灰度分布规律,提出了基于纹理的指纹图像分割算法。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,文中算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强。; 詹小四孟祥旭尹义龙; 关键词：指纹指纹识别指纹分割纹理

基于协同训练的指纹图像分割算法被引量：3: 2009年; 指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理中最关键的技术之一.精确、可靠地将指纹图像从背景中分割出来,能够加快后续工作的处理速度,提高识别算法的准确性.传统的分割算法需要大量已标记的指纹图像作为训练数据,但实际应用中获取标记样本比较繁琐和耗时.为综合利用已标记和未标记的指纹图像,提出一种基于协同训练的半监督指纹图像分割算法:CoSeg.该算法在基于像素水平的Coherence、Mean、Variace(CMV)特征体系下,使用标记盒和支持向量机作为基分类器进行协同训练.在FVC2002指纹库上的实验结果表明,CoSeg能够在标记信息较少的情况下取得较好的性能,并在处理低质量指纹图像时表现出较强的鲁棒性.; 周广通尹义龙郭文鹃任春晓; 关键词：指纹识别指纹图像分割半监督学习

基于Gaussian-Hermite矩和改进的Poincare Index的指纹奇异点提取被引量：5: 2008年; 在指纹分类和匹配中,准确、可靠地提取奇异点十分重要.针对低质量指纹图像奇异点检测中精确定位和可靠性判断这一难题,提出了一种两阶段的奇异点提取算法.首先,针对现有Poincare index方法存在伪点检出较多和抗噪性较弱的问题,通过对其改进实现候选奇异点位置的确定;然后,再通过计算候选奇异点周围圆形邻域的Gaussian-Hermite矩分布属性值来判断其真伪.方法有效结合了奇异点周围邻域的纹线方向和纹线一致性信息,能够从指纹图像中较为准确、可靠地检测出奇异点.在NIST-4和南京大学活体指纹库上的实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性.在从NIST-4中随机抽取的500幅指纹图像上,奇异点的检测准确率为93.05%(Core点准确率为96.93%,Delta点准确率为86.43%).; 翁大伟尹义龙杨公平亓秀燕; 关键词：指纹识别奇异点 POINCARE INDEX GAUSSIAN-HERMITE矩

一种新的残留指纹图像分割方法被引量：3: 2007年; 指纹图像分割主要是去除非脊线区域、不可恢复的脊线区域和残留脊线区域,提高特征提取的准确率和减少图像处理的时间。一般说来,残留脊线具有清晰的脊线结构,单单采用基于指纹图像的特征参数很难将其有效分割。本文提出了两级分割的方法,首先通过面积参数去除分离的残留脊线区域;然后在二级分割中利用形状参数将粘连的残留脊线区域分割掉。实验结果表明,基于本文方法的细节点检测的准确率更高。; 范国娟尹义龙; 关键词：指纹图像分割链码

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山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(2006BS01008)