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基于模型分析的指纹奇异点检测
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:上海交通大学学报
  • 时间:2013.8.8
  • 页码:1222-1226+1233
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]上海交通大学电子信息与电气工程学院,200240, [2]漳州师范学院教育科学与技术系,福建漳州363000
  • 相关基金:教育部博士点基金资助项目(20090073120019);国家自然科学基金资助项目(61005024)
  • 相关项目:基于压缩感知理论的现场潜指纹图像处理和识别技术研究
中文摘要:

针对传统的奇异点检测方法主要基于方向场变化且容易受噪声影响,提出了一种新的基于模型分析的指纹奇异点检测方法.首先用基于离散余弦变换基函数对方向场进行建模,在计算方向场的基础上。利用常微分方程系统线性化数学模型,通过对模型参数和平衡点进行分析,检测指纹奇异点位置.实验结果表明,基于常微分方程线性化模型分析的指纹奇异点检测方法比传统的Poincare Index方法对噪声更具有较好的鲁棒性,能进一步提高奇异点检测的准确度.

英文摘要:

As traditional singular point detection methods are mainly based on the orientation changes which are oflen affected by noise, a novel method was proposed for fingerprint singular-point detection based on mathematical model analysis in this paper. First, discrete cosine transform (I)CT) was used as lhe basis functions to build the orientation reconstruction model and compute the orientation field. Then, the ordinary differential equation and system linearization model were computed with fingerprint orienta tion field and the singular points detected based on the model analysis. Experimental resuhs show that the proposed singular point detection method has high robustness to noise and can achieve a higher accuracy compared to the traditional Poincare Index method.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903