一、WhatWeb介绍 WhatWeb是一个开源的网站指纹识别软件。 WhatWeb识别网站。它的目标是回答“那个网站是什么？”这个问题。 WhatWeb可识别Web技术，包括内容管理系统（CMS），博客平台，统计/分析包，Javascript库，服务器和嵌入式设备。 WhatWeb有超过1000个插件，每个插件都能识别不同的东西。WhatWeb还可以识别版本号，电子邮件地址，账户ID，We
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2024-01-04 10:48:30
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课题介绍 由于指纹所具有的普遍性，唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，使之成为目前最流行、也最可靠的个人身份认证技术之一。本文主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两
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2023-11-23 12:41:44
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## Python指纹图像分割
指纹图像分割是一种识别和提取指纹特征的重要方法，它在生物识别、犯罪侦查和身份验证等领域有着广泛的应用。随着计算机视觉和模式识别技术的发展，使用Python进行指纹图像分割变得更加简单和高效。
在本文中，我们将介绍使用Python进行指纹图像分割的基本原理和实践方法，并提供代码示例来帮助读者更好地理解和实践。
### 原理介绍
指纹图像分割的目标是将指纹图像中
原创
2024-01-26 08:15:30
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目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础在指纹图像预处理部分，论文对预处理的各个步骤包括规格化、图像分割、中值滤波、二值化、细化等以及各个步骤的方法进行了深入的分析和研究，选择了一种图像预处理方案。在指纹特征提取部分，采用基于Matlab实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法。指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响
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2023-08-21 22:43:45
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# 指纹图像预处理
指纹图像是指指纹的纹理和形状的可视化表示。在指纹识别、犯罪侦查以及身份验证等领域，指纹图像的预处理是一个重要的步骤。本文将介绍如何使用Python进行指纹图像的预处理，并给出相应的代码示例。
## 1. 指纹图像的预处理步骤
指纹图像的预处理主要包括以下几个步骤：
1. 图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，以减少计算量和处理复杂度。
2. 图像增强：对灰度图像应用一些
原创
2023-12-27 05:08:44
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# 指纹图像增强源码解析与实现
指纹图像增强是指通过对指纹图像进行一系列的处理和算法，以提取出清晰、高质量的指纹特征。这对于指纹识别等应用来说是非常重要的。本文将介绍如何使用Python编写代码来实现指纹图像增强。
## 什么是指纹图像增强
指纹图像增强是指对指纹图像进行预处理，以提高指纹特征的清晰度和可识别性。在指纹识别系统中，指纹图像是指纹识别的基础数据，而指纹特征则是通过对指纹图像进行
原创
2023-08-21 09:16:30
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## 指纹图像预处理的Python实现
指纹识别是生物识别技术的重要应用之一，其准确性和可靠性在安防、金融等多个领域受到青睐。指纹图像预处理是指纹识别系统中的关键步骤，旨在提高指纹图像的质量，以便后续的特征提取和匹配。本文将介绍常见的指纹图像预处理方法，并用Python实现简单的代码示例。
### 1. 指纹图像预处理的必要性
指纹图像预处理涉及多个步骤，包括去噪声、增强对比度、二值化及细化
# Android 指纹图像获取指南
在现代手机中，指纹识别技术已经成为一种普遍的安全验证方法。Android设备利用指纹传感器来简单快速地解除锁定、支付、以及身份验证等。在本文中，我们将深入讲解如何在Android应用中获取用户的指纹图像，并实现基本的指纹识别功能。
## 1. 指纹识别的基本原理
指纹识别依赖于指纹图像的获取和处理。传感器扫描用户的指纹，并将其转换为数字图像，然后通过算法
原创
2024-09-11 06:12:34
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前言初学web安全的时候，找漏洞都是用北极熊扫描器扫出来的网站title来有目的性的‘刷’漏洞，后来随着网络主机的交替，ip的改变，北极熊扫出来的title也越来越不准确了。大约在一月初开始打算扫全网的80端口，其中半个月时间调用了差不多7、8台服务器去扫描，扫了接近一半的中国ip段。但是发现结果不是特别满意，后来又在GitHub上找到了一个项目：https://github.com/nanshi
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2024-06-27 15:52:42
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指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败，但由于指纹图像降质带来的困难,并根据指纹图像的特征提出了合理的假设，再根据假设提出了增强指纹图像对比度的算法、提取指纹有效区域的算法、根据方向信息分割图像的算法以及去除图足识别的应用性。本文介...
原创
2022-10-10 15:30:26
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数字图像处理需求分析指纹在生活中的各个领域都有丰富的应用，如在刑侦时利用指纹追踪嫌犯，但很多情况下获取的指纹不够清晰，或纹线之间有断裂、粘连，因此指纹增强是很有必要的。通过滤波、形态学变换、时域频域转换等操作，使指纹图像在图片背景中变得清晰可见，是指纹增强所追求的。在本次作业中，需要对如图 1 所示三张指纹图像进行增强，为表述简便，下文分别称为图片 1、图片 2 和图片 3。图 1 需增强指纹算法
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2024-10-21 14:42:21
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经由图像的预处理，原始的指纹图像已经被转化成细化图。在细化图中，脊线为一个像素宽度，像素点的强度值为0和1，即二值化的图像。在细化图中，指纹特征点的提取就变得简单。本文涉及到的特征点为细节点特征，包括端点和分叉点。 指纹的特征端点是指纹纹线的两头末点，或起点或终点。如图a。在像素模型的九点图中，如果A是端点，那么去掉A后，九点图中只剩下一个黑色方块，该黑点上下左右相邻的白点只有两个。指纹的分叉点是
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2023-12-14 02:51:52
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#音乐识别系统一个音乐指纹识别系统，使用的语言为JAVA，同时需要用到MySQL数据库(虽然不是必须的，但这个系统采用他保存指纹和音乐信息)。他包含了指纹生成，数据库存储，和简易的服务器和客户端。他通过生成和记录音乐指纹，能够识别来自麦克风、文件等各个来源的音乐，并且有很高的抗噪性，同时他对文件属性和音乐质量不敏感。你可以使用服务器给手机或者其他程序提供音乐识别服务。你可以根据需求调节里面的参数，
# Python数字图像处理：指纹图像细化
指纹识别技术广泛应用于安全领域，尤其是在身份认证中。指纹图像细化是指纹识别过程中的重要一步，目的是从原始指纹图像中提取出清晰的细线特征，以提高后续识别的准确性。在这篇文章中，我们将探讨使用Python进行指纹图像细化的基本方法，并提供相应的代码示例。
## 指纹图像细化的基本步骤
指纹图像细化的过程一般包括以下几个基本步骤：
1. **图像预处理
要解决“python如何求指纹图像纹线方向”的问题，我们首先需要了解指纹图像的基本结构和纹线特征。指纹识别在许多安全系统中扮演着重要角色，因此准确识别纹线方向具有很大的业务影响。根据现有文献，指纹特征的表示通常可以通过一种频域分析方法来实现。
$$ D = \frac{1}{A \cdot B} \sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y}
1、概述指纹特征提取是指纹自动识别的关键。以往关于卷纹/拍纹指纹的研究由于脊纹图案的噪声和复杂的背景噪声而导致潜纹指纹的研究失败。FingerNet提出了一种结合领域知识和深度学习表示能力设计深度卷积网络的新方法。在方向估计、分割、增强和细节提取等方面，将几种典型的卷/拍指纹传统处理方法转化为卷积方式，整合为一个统一的平面网络。 其基本思想是建立一个特定的指纹网络，将传统手工方法(领域知识)的精髓
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2023-12-14 22:38:32
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如图指纹图像通常由脊谷区域、图像背景及边界、墨迹斑、模糊的可恢复的脊谷区域、不可恢复的模糊区域组成。在语义分割领域，图像的分割是将ROI(region of interest)分割出来。在指纹图像的分割领域，ROI一般定义为指纹前景即脊谷区域，本文所述的指纹图像的分割将可恢复区域及完好区域作为ROI。在线指纹识别算法的一个重要步骤是对指纹图像的分割。指纹图像分割将包括脊线和谷线在内的有效区域从待分
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2023-12-10 21:42:37
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1. 文本指纹介绍互联网网页存在大量的重复内容网页，无论对于搜索引擎的网页去重和过滤、新闻小说等内容网站的内容反盗版和追踪，还是社交媒体等文本去重和聚类，都需要对网页或者文本进行去重和过滤。最简单的文本相似性计算方法可以利用空间向量模型，计算分词后的文本的特征向量的相似性，这种方法存在效率的严重弊端，无法针对海量的文本进行两两的相似性判断。模仿生物学指纹的特点，对每个文本构造一个指纹，来作为该文本
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2024-01-04 09:20:56
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1 引言 指纹识别技术通过分析指纹的局部特征，从中抽取详尽的特征点，从而可靠地确认个人身份。指纹识别不仅具有许多独到的信息安全优点，更重要的是具有很高的实用性、可行性。 目前多数指纹识别系统是将指纹图象采集到计算机中，利用计算机进行识别。国外一些公司生产的独立指纹识别系统，价格比较高昂。这些都限制了指纹识别技术的普及。因此，研究开发快速、识别率高、廉价的独立指纹识别系统具有很大的市场前景和重要
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2024-01-15 02:29:08
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今天在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客，于是就有了研究一下指纹识别和图像识别的想法。本篇博客大部分内容引用了它博客的内容。 根据Neal Krawetz博士的解释，实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相
