韩凤玲
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：澳大利亚皇家墨尔本理工大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 指纹图像质量的自动评定被引量：2
- 2012年
- 针对指纹图像质量差而导致指纹识别系统识别成功率低下的问题,提出一种基于多影响因子的指纹图像质量自动评定方法。以原始指纹图像的局部纹理、全局纹理、可利用面积大小和干湿状况作为影响因子,先以梯度相关性计算局部纹理质量分数,再以分块思想分别计算出后三者的质量分数。然后,以不同的影响权值将上述4个影响因子联系起来,综合评定指纹质量。最后调节部分影响因子的影响作用,修正综合评定结果。采用FVC2004DB2_B中图像进行算法验证,实验结果表明:能合理有效地将指纹图像质量评定为5个等级,而且正确率可达到97.5%,能有效提高指纹识别系统的识别成功率。
- 杨永明张祖泷韩凤玲林坤明孙豪
- 关键词：指纹识别系统图像处理图像质量
- 指纹与指静脉的特征层动态加权融合识别
- 2012年
- 结合指纹与指静脉两种生物特征的优点进行多模态特征识别,提出一种特征层动态加权融合匹配算法。在图像预处理的基础上分别提取两模式源的有效特征矢量,根据近邻消除和特殊区域保留原则对特征矢量进行降维;从待识别特征角度对特征点集的相对质量进行评价,根据对双模态特征优和差的分类引入动态加权策略,提高质量较好特征所占权重,削弱低质量及伪特征对识别结果的影响,实现了特征层特征自适应优化融合。在FVC2000公开指纹库和指静脉自建数据库上的测试取得了98.9%的识别率,较指纹、指静脉单模态识别分别提高了6.6%和9.6%,较匹配层加权平均融合识别提高了5.4%。
- 杨永明林坤明韩凤玲张祖泷
- 关键词：自动指纹识别静脉识别特征抽取特征层融合动态加权
- 指纹奇异点精确定位新方法被引量：1
- 2012年
- 针对指纹图像奇异点快速精确定位的难题,提出一种简单实用算法。对指纹图像预处理,计算方向场并归域化,接着选出奇异点候选区,并以Poincare Index(PI)算法从中提取奇异点候选点集。对候选奇异点集去伪并精确定位。采用FVC2004指纹库进行实验验证,结果与PI算法对比,该算法鲁棒性更好,定位更精确,漏检率和误检率分别降低5.86%、6.8%,平均速度提高了3.71～9.38倍,基本满足高精度高速度的指纹奇异点定位要求。
- 张祖泷杨永明韩凤玲林坤明
- 关键词：指纹图像方向场奇异点
