导读:本文包含了指纹方向论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:方向场,不连续性,差异图,指纹检测
指纹方向论文文献综述
杨高强,李晟,张新鹏[1]（2019）在《基于方向场的形变指纹检测》一文中研究指出自动指纹识别系统(automatic fingerprint identification system, AFIS)已经广泛应用于签证、海关、刑侦等领域.为逃避基于AFIS的身份识别,有些犯罪分子通过切割、移植、灼烧等手段改变其指纹的脊结构,由此得到的指纹被称为形变指纹(altered fingerprint).目前AFIS并不能有效地检测形变指纹.于是提出一种基于方向场不连续性和方向场差异图不连续性的形变指纹检测方法,并提出了用于提取这种不连续性的算子.首先计算指纹的方向场及其差异图,并对差异图进行增强.然后用所提出的算子分别从方向场和增强后的差异图中提取不连续特征.最后基于不连续特征,用支持向量机对形变指纹或真实指纹进行分类.此外,还构建了形变指纹数据库,并在该库上测试所提方法的性能.结果表明,所提方法能够有效识别形变指纹.(本文来源于《应用科学学报》期刊2019年06期）
梁晓菊[2]（2019）在《论指纹识别技术的发展现状及发展方向》一文中研究指出据相关记载,指纹识别技术最早是应用在刑事鉴定方面,通过指纹来鉴定罪犯的身份,后来随着指纹识别技术的不断成熟,指纹识别技术就被逐渐的运用到指纹解锁、指纹支付等其他生活领域。首先对指纹识别技术及指纹识别技术的发展进行简单的介绍,再对指纹识别技术在智能手机中及门禁控制系统中的应用来简介指纹识别技术的发展现状以及探讨其未来的发展方向。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年22期）
王长清,丰明奎,冯惠粉[3]（2019）在《融合方向指纹和RSS相对关系的定位方法研究》一文中研究指出为了降低指纹数据库匹配定位时因接收设备天线方向性和差异性引起的RSS失配问题,提出一种融合方向指纹和RSS相对关系的室内定位方法。基于方向指纹库的RSS相对关系指纹提取定位方法分为离线阶段和在线阶段。离线阶段,建立方向指纹数据库。在线阶段,先通过方向指纹进行匹配,然后采用RSS相对关系指纹提取方法进行指纹匹配,匹配过程通过DTW算法提高匹配效率和准确度。实验结果表明,定位精度得到有效提高,不同设备定位结果趋于稳定,在实际定位系统中更具有普适性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年14期）
刘君宇[4]（2019）在《指纹方向场识别技术研究》一文中研究指出当前社会,指纹识别技术已经取得了许多的进展,并已经进入了产品化的阶段,在电子产品,安全,刑侦等领域有着广泛的应用。但在刑侦领域,很多情况下,由于指纹提取环境的复杂性和长时间的环境侵蚀作用,提取指纹的质量很差,甚至无法通过肉眼进行辨认,这对嫌犯的确认工作等造成了很大的困难。对于这类低质量指纹,在指纹的增强复原和比对之前,通常需要通过提取方向场来辅助去噪。本课题面向应用,通过结合深度学习技术和传统图像处理算法,实现低质量指纹的方向场提取。本文提出的要求是做出一套能提取更精确的指纹方向场的算法系统,来替代原始系统中的指纹方向场提取部分。本文对指纹方向场提取系统进行了设计,并解决了系统中指纹特征提取难,网络收敛难,输出相互平滑等问题,并对系统提取指纹方向场的效果进行了测试和验证。首先,针对系统整体设计,本课题总共给出了叁种可能的方案,分别是是直接解码,聚类方案和传统视觉结合深度学习的方案。经过验证,最终直接解码和聚类方案由于在现场指纹上表现较差被排除。其次,针对系统中的传统视觉算法,本文设计了系统的图像预处理部分。预处理分别两个部分。首先是对图像中主要噪声的滤除。卡通-纹理分解能够有效的提取图像中的纹理部分,但仍然会保留大量的纹理噪声。之后使用频域滤波可以滤除大部分纹理噪声。第二部分是指纹有效区域的提取。指纹图像包含了大量非指纹的部分,还有很多区域指纹纹理破坏过于严重,导致很难还原。剔除这些区域对于指纹方向场预测的准确性有比较大的提升。同时,本文设计了系统中从预处理的指纹图像中提取方向场的深度学习网络。模型基于语义分割网络,并针对语义分割网络在本文环境中应用产生的问题进行了改进。网络输出改为回归型之后收敛速度和准确度得到了很大提高,加入机器学习提升算法后解决了由角度定义造成的角度鸿沟问题。本文也设计了针对本项目的相应损失函数。最后,本文为测试系统性能,设计了相应的定量测试实验。本文最终的算法系统在使用弱标签的情况下一次匹配准确度指标精度超过了0.85,达到并超过了原始系统的准确率,充分证明了算法的泛化能力和可靠性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
史梦琦[5]（2019）在《基于方向场和深度学习的指纹识别研究》一文中研究指出近年来,信息技术高速发展,图像处理算法广泛地被应用到生物识别技术中.相比于其他生物特征识别方式,指纹识别具有更高的普适性,同时也更加准确和方便,已经成功地应用到各行各业的安全防范应用中.在安全防范领域内,通常采用平面指纹比对,这意味着指纹图像包含的信息比较完整,质量可控.目前已经有很多成熟的指纹识别算法,但一般都是先利用指纹图像的纹线信息来提取指纹的特征点,再进行特征点比对.在应用中,有些场景需要指纹的一对一比对,例如金融领域;而有些场景则需要一对多比对,例如指纹门禁、考勤等.在经典指纹图像处理和提取特征点的过程中,一般都需要计算指纹图像的方向场,然后基于方向场对指纹图像进行方向滤波,以便更准确地得到指纹的细节特征;或者利用方向场计算指纹的宏观特征,比如中心,叁角点以及纹型判定等.这些方向场数据在使用之后即被丢弃.事实上,指纹的方向场刻画了指纹纹线的走向分布,是指纹图像界于指纹中心等宏观特征与特征点等细节特征之间的一种宏观特征.因此在一对多的指纹比对中,方向场可以用来进行指纹筛查,只要算法设计得当,使得方向场的比对时间小于指纹细节特征比对的时间,就可以快速排除大部分指纹,从而提高指纹一对多比对的速度.另一方面,方向场是一种与指纹细节特征相互独立的宏观特征,在任何情况下,在比对过程中增加方向场的比对,都是可以大大提高比对精度的.因此,设计一种快速指纹方向场比对的算法,对于指纹识别比对速度和精度的提高是十分有意义的.随着深度学习逐渐走入大众的视线,它也已经在计算机视觉、自然语言处理和信号处理等诸多领域大展锋芒,其强大的学习能力也被越来越多的人所认可.有鉴于此,可以考虑用深度神经网络模拟人脑逐步抽象的认知过程,选择包含指纹的整体形态和局部流向的方向场信息作为网络的输入,通过自主学习来得到特征,从而实现指纹方向场的比对.本文采用深度网络结构,使用指纹的方向场信息作为网络的输入,通过有监督自学学习指纹的方向场特征,以给出两枚指纹相似度评分的方式最终实现了指纹比对.首先,计算出指纹的方向场信息,作为本文的原始数据集;其次是对指纹数据进行预处理,将没有中心点和中心点在图像边缘的指纹数据剔除,筛选和裁剪出适合作为训练集的指纹数据,减少因给出的标签不合理而对最终识别的干扰;接着以全连接层为基础构建网络框架,按对将指纹的方向场信息以数组的形式输入网络,其中相同类指纹给定标签为1,不同类指纹给定标签为0,在网络中将每一层的输入信息和输出信息进行拼接来构成其下一层的输入,使层与层之间构成稠密连接;最后训练网络,使最终的模型具备识别相同类指纹和不同类指纹的能力.实验表明,本文提出的方法具有较高的识别率.(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
李海燕,刘亚杰,陈安东,宗容[6]（2019）在《基于方向权值扩散的指纹方向场计算》一文中研究指出为有效解决噪声区域指纹质量块重建方向场(orientation filed,OF)可靠性低的问题,提出一种基于方向权值扩散求方向场的方法.首先,利用平方梯度法对指纹方向场进行粗提取,利用基于权值的梯度一致性对指纹质量进行评估,把质量块分为四个等级;然后,利用邻域判别法对误判的指纹块进行修正,统计邻域块中已评估块的个数,把质量分数相同的指纹块分为叁个优先级;最后,利用质量和优先级对指纹方向场进行扩散迭代,在迭代过程中根据待评估块邻域块的方向梯度一致性赋予不同的权值,待评估块迭代完全后得到最终的方向场.实验结果表明:该方法能够通过质量扩散来提高低质量区域的可靠性,从而提高低质量区域方向场的准确度.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
李海燕,程龙,宗容,陈建华[7]（2019）在《基于叁方向图的多尺度平滑指纹奇异点检测》一文中研究指出为解决低质量指纹图像定位奇异点位置偏移及定位区域过大的问题,提出了一种基于叁方向图的多尺度平滑奇异点检测算法.首先,计算指纹图像的方向场和频率场估计并用Gabor滤波器对指纹图像进行增强.然后,计算指纹图像中脊线上像素点的方向并对其进行叁方向划分得到指纹脊线方向图.最终,去掉噪点并填补非脊线区域,同时检测多个平滑尺度下的奇异点位置并通过信息融合剔除伪特征点,精确定位奇异点.对FVC2002,FVC2004和FVC2006指纹图像库进行实验,结果表明:该算法对低质量指纹图像奇异点检测的准确率有明显提升,奇异点检测的总准确率达92.35%,可将奇异点精确定位在2×2像素区域内.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
李海燕,王唐宇,赵征鹏,陈建华[8]（2018）在《加权多尺度复合窗指纹方向场建立及分级平滑》一文中研究指出为了有效重建低质量指纹图像的脊线信息及真实的奇异点位置,提出了一种加权多尺度复合窗的指纹方向场(orientation field,OF)建立及其分级平滑算法.方法包括加权多尺度复合窗的指纹OF建立和后续的分级平滑两步.a.建立一系列不同尺度复合窗下的OF信息;通过平方梯度一致性指标确定各个尺度在整个系列中的权重;通过权重将一系列OF信息整合得到一个较为准确的粗OF.b.将粗OF量化为两种方向模式,消去孤立的方向模式得到滤波掩膜,根据滤波掩膜对OF进行二方向模式滤波;将得到的OF量化为叁种方向模式,消去孤立块得到掩膜,根据掩膜对OF进行叁方向模式滤波;最后得到准确且平滑的OF.对提出算法和同类算法进行实验比较,实验结果表明:提出算法能有效重建低质量指纹图像的OF,修复错误的脊线结构并保证真实的奇异点位置不偏移.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年08期）
陈安东[9]（2018）在《基于方向权值扩散的指纹方向场计算》一文中研究指出指纹识别是生物识别技术中热门的研究课题,目前指纹识别技术主要应用于门禁、考勤系统、信息安全和公安破案等领域。指纹方向场的计算是指纹识别算法中最重要的算法之一,影响后续的指纹增强和特征提取。为了更加准确地处理低质量指纹纹理特征,本文从方向场出发,研究了指纹处理过程中的若干技术,具体为:针对传统投票法在噪声区域指纹质量块可靠性较低的问题,本文提出了一种基于方向权值扩散求方向场的方法。首先利用平方梯度法对指纹方向场进行粗提取,然后利用基于权值的梯度一致性对指纹质量进行评估,把质量块分为四个等级。然后利用邻域判别法对误判的指纹块进行修正。对误判的质量块进行修正后,统计邻域块中已评估块的个数,把每个质量分数相同的块分为叁个优先级。最后利用质量和优先级对指纹方向场进行迭代,在迭代过程中根据待评估块邻域块的方梯度一致性赋予不同的权值,待评估块迭代完全后得到最终的方向场。实验结果表明:本文方法能够通过质量扩散来提高低质量区域的可靠性,从而提高投票法在可靠性差的区域方向场的准确度。针对传统的STFT(短时傅里叶变换)增强在噪声区域方向场容易出错的问题,本文利用基于方向权值扩散法求取的方向对传统的STFT增强算法进行改进。首先利用STFT分析求出每个块的频率,对频率进行平滑处理。然后利用本文方向场取代STFT分析求出的方向场。最后基于方向和频率信息对图像进行滤波,进行傅里叶逆变换后得到最终的增强图像。实验结果表明:本文的改进方法具有较好的增强效果。为验证提出算法的有效性,用其对FVC2002,FVC2004,FVC2006指纹图像库的大样本进行奇异点提取实验统计分析,统计奇异点的真阳率为90%,细节点总错误率为22.37%,充分体现了本文算法能比较准确地重建出低质量指纹的方向场。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
程龙[10]（2018）在《基于叁方向图的多尺度平滑及低质量指纹奇异点检测》一文中研究指出指纹作为一种独特的生物特征,通过计算机等自动化设备的采集、识别后可广泛应用于门禁、考勤等智能控制系统。另外,相关的生物学者的研究还表明指纹中所包含的遗传信息与某些疾病之间有着密不可分的关系。因此,指纹识别的核心工作是完成其特征信息的提取以及分类,精准的定位指纹图像、特别是低质量指纹图像的奇异点位置是指纹特征提取和分类的前提。现有的奇异点检测方法应用在低质量指纹图像上会造成奇异点位置偏移或定位区域过大而造成不精准的问题。为了克服这一问题,本论文针对低质量指纹图像的奇异点检测做了大量的研究工作,论文主要的工作和贡献如下:(1)在指纹图像方向场计算的基础上,提出基于方向场的灰度条形统计图的频率估计算法。首先,该算法利用局部有效脊骨-谷线灰度条形统计图结果计算出的频率,实现对指纹频率场的估计和构建。其次,低质量指纹图像中多噪声:脊线不连续、模糊或者直接丢失,会导致计算机无法准确识别到奇异点位置,因此用二维Gabor滤波器对低质量指纹图像进行增强,从而有效的消除噪声的影响。最后,通过对指纹增强图像的归一二值化处理,简化算法的计算过程。(2)提出了一种指纹脊线像素点方向的计算方法。利用各脊线像素点分布的相对位置计算其相对斜率,再通过计算领域所有相对斜率的分布得到指纹图像中脊线上像素点的方向。该方向计算方法能有效的处理图像中纹理形式分布的方向性问题,能够有效的控制局部方向信息的丢失。而后对脊线上像素点的方向进行叁方向划分,得到指纹脊线方向图。最终,利用叁方向平滑处理方式处理指纹叁方向图,能高效的消除噪点并准确的填补非脊线区域。(3)提出基于指纹叁方向图的多尺度检测指纹奇异点的算法。通过对叁方向图中像素交汇块的寻找和叁色块方向序列的计算,能确定指纹中的候选奇异点。而针对叁方向图使用多个不同的有效平滑尺度可以获得多组候选奇异点,在此基础上同时检测多个平滑尺度下的奇异点位置并逐级筛,最终达到精确定位奇异点和剔除伪特征点的目的。有效解决低质量指纹图像中奇异点检测不精准的问题。通过对FVC2006指纹图像库的检测,实验结果为:中心点检测的准确率是91.93%,叁角点检测的准确率是93.36%,奇异点检测的总准确率是92.35%,本文算法所检测定位的奇异点与HDSP间距小于10个像素点范围的占到总检测结果的80%以上。充分说明了该算法对低质量指纹图像奇异点检测的准确率有明显提升,对奇异点的定位也有更高的精确性。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
指纹方向论文开题报告
（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：
据相关记载,指纹识别技术最早是应用在刑事鉴定方面,通过指纹来鉴定罪犯的身份,后来随着指纹识别技术的不断成熟,指纹识别技术就被逐渐的运用到指纹解锁、指纹支付等其他生活领域。首先对指纹识别技术及指纹识别技术的发展进行简单的介绍,再对指纹识别技术在智能手机中及门禁控制系统中的应用来简介指纹识别技术的发展现状以及探讨其未来的发展方向。
（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。
指纹方向论文参考文献
[1].杨高强,李晟,张新鹏.基于方向场的形变指纹检测[J].应用科学学报.2019
[2].梁晓菊.论指纹识别技术的发展现状及发展方向[J].科学技术创新.2019
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