[发明专利]面向图像质量的指纹识别方法无效
| 申请号： | 200810138117.0 | 申请日： | 2008-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN101303728A | 公开（公告）日： | 2008-11-12 |
| 发明（设计）人： | 尹义龙;杨公平;骆功庆;张宇;詹小四;任春晓 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 济南圣达专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250061山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向图像质量的指纹识别方法。它解决现了有指纹识别方法对理想和非理想指纹图像兼顾性不好的缺点，其方法为：(1)读取的采集的指纹图像g(x，y)，其中g(x，y)为像素点(x，y)的灰度值；(2)对指纹图像进行质量特征提取，分别提取梯度一致性QT、频谱特征QF、灰度标准差Qs共三个特征；(3)采用SVM支持向量机分类器对指纹图像的质量进行学习和分类，将其确定为已定义的两种质量类型；(4)对质量较好、质量较差两种指纹，分别采用基于细节点的匹配算法和基于纹理的匹配算法完成识别。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 图像 质量 指纹识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向图像质量的指纹识别方法，其特征是，它的步骤为：(1)读取采集的指纹图像g(x，y)，其中g(x，y)为像素点(x，y)的灰度值；(2)对指纹图像进行质量特征提取，分别提取梯度一致性QT、频谱特征QF、灰度标准差Qs共三个特征；(3)采用SVM支持向量机分类器对指纹图像的质量进行学习和分类，将其确定为质量较好或质量较差两种质量类型；(4)对质量较好、质量较差两种指纹，分别采用基于细节点的匹配算法和基于纹理的匹配算法完成识别。
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