5、指纹图像的增强在指纹图像中，具有清晰的频率和方向的平行脊和谷的配置可提供有用的信息，以帮助消除不必要的噪声。由脊和谷组成的正弦波在局部恒定的方向上缓慢变化。因此，调谐到相应频率和方向的带通滤波器可以有效消除不想要的噪声，并保留真正的脊谷结构。Gabor滤波器具有频率选择性和 方向选择性，并且在空间和频率域均具有最佳的联合分辨率。 Hong等人将Gabor滤波器用于指纹图像增强，之后被广泛沿用。
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2023-12-20 09:15:23
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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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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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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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本算法是基于Lin Hong et al 的论文“Fingerprint ImageEnhancement: Algorithm and Performance Evaluation”编写而成。其中一个重要的假设就是：沿脊线垂直方向的灰度变化呈正弦波形。程序的流程如下所示： 0 Notation O 是方向场F 是频率场 R 是区域标记 1 Normalization将原始图像的灰度值的均值和方差调整到所期望的均值和方差，减少沿脊和谷方向上的灰度级的变化。 img=imread('25_2.tif');img=double(img);figure,imshow(img./255
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2013-08-12 19:52:00
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1 简介D.Gabor 1946年提出窗口Fourier变换，为了由信号的Fourier变换提取局部信息，引入了时间局部化的窗函数。由于窗口Fourier变换只依赖于部分时间的信号，所以，现在窗口Fourier变换又称为短时Fourier变换，这个变换又称为Gabor变换。1) Gabor优点Gabor小波与人类视觉系统中简单细胞的视觉刺激响应非常相似。它在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良
原创
2022-02-04 22:56:28
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Infi-chu:以图搜图的使用已经非常广泛了，我现在来介绍一下简单的以图搜图的相关算法及其实践。一、感知hash算法感知哈希算法：
感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。
图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）, 而这些指纹是可以进行比较的。步骤：
1.把图片转化为字符串，这个字符串就是图片的hash值，
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2023-05-30 10:27:08
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• 图1是一幅包含指纹的真实图像，请使用所学的图像处理技术进行处理，满足下面的要求：• 1. 使图像中的指纹更加清晰；• 2. 考虑到冬季皮肤粗糙的情况（成像时存在噪声，请自行添加噪声点），尽可能去除其中的噪声。图1 基础题图像目录1需求分析... 31.1给指纹图像加噪声点... 31.2 指纹图像去除噪点... 31.3 图片转为灰度图... 41.4 灰度直方图
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2024-01-19 22:54:32
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听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登
本文旨在帮助大家理解指纹识别的机制和一些算法原理，有一个好的理解之后，读者朋友们需要自己做出一些修改，提出自己的想法。
特别说明，本文依据Raffaele教授的workshop整理而成，读者朋友们不要草率复制粘贴作为自己的论文或者报告。
文章目录指纹的分割估计局部脊线的方向计算局部脊线的频率指纹增强处理细节点提取细节点
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2023-11-06 22:42:42
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摘要：随着信息科学技术的发展,生物识别技术已经由原来的理论研究阶段转变到了实际运用阶段,在一些场合都可以看见基于某一种生物识别技术的自动化身份认证设备的使用,比如虹膜识别,指纹识别等等。自动指纹识别系统就是其中的一种,而指纹匹配算法是整个系统中的关键环节。 本文对自动指纹识别系统进行了概述并且介绍了五个核心模块,指纹匹配算法的研究现状以及匹配原理,并对基于细节特征信息的调准函数匹配算法和脊线结构匹
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2023-11-12 22:37:57
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介绍Dejavu可以通过听一次音频并对其进行指纹识别来记住音频。然后，通过播放歌曲并记录麦克风输入或从磁盘读取，Dejavu尝试将音频与数据库中保存的指纹进行匹配，以返回正在播放的歌曲。注意：对于语音识别，Dejavu不是正确的工具！Dejavu擅长识别具有合理噪声量的精确信号。 用Python实现的音频指纹识别和识别算法的工作原理：音乐作为信号对于快速傅立叶变换（FFT）的熟悉只是因为
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2023-06-21 16:15:25
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具体代码不详细介绍，可以自己去看这些资料，只详细介绍最终的客户端和服务器端交互逻辑。
/********************************************1，参考****************************************/
// 重点参考资料
https://github.com/gaoyangcr7/BiometricPromptDemo // Fi
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2024-04-21 22:32:23
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指纹识别技术的基本原理及过程 尽管指纹识别技术已经进入了民用领域，但是其工作原理其实还是比较复杂的。与人工处理不同，生物识别技术公司不直接存储指纹的图像。多年来，各生物识别技术公司及其研究机构研究了许多指纹识别算法(美国有关法律认为，指纹图像属于个人隐私，因此不能直接存储指纹图像)。但各种识别算法最终都归结为在指纹图像上找到并比对指纹的特征。这就是指纹识别技术的基本原理，即采集指纹图像并进行比对
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2023-10-17 20:26:15
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在本篇文章中，我们将探讨使用 Python 中的高通滤波法和阈值法来增强指纹图像的过程及其重要性。在指纹识别领域，图像质量至关重要，尤其是在应用于身份验证和安全系统时。高通滤波器能够有效去除图像中的低频信息，从而强调指纹的细节，而阈值法则有助于进一步提取有用的特征。
### 背景定位
在我们日常的安全和身份认证系统中，指纹识别作为一种重要的生物识别技术已广泛应用。然而，许多用户反馈他们在使用基于
为此，美国杜克大学和纽约大学坦登工程学院的研究人员开发出一种新技术，能够将DNA条形码插入DNA指纹分析的样本中。这种方法可帮助法医科学家确认样本是真实可靠的，未经过篡改。第一组泳道未显示条形码，因为没有加引物；第二组显示了条形码；第三组与第二组相匹配，表明样本是真实的；第四组与第二组不匹配，表明样本有问题。来源：杜克大学。1984年，英国莱斯特大学的生物学家Alec Jeffreys绘制出世界上
一、KNN算法位置指纹法中最常用的算法是k最近邻（kNN）：选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置，简单直观有效。基本原理位置指纹法可以看作是分类或回归问题（特征是RSS向量，标签是位置），监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型。kNN是一种很简单的监督式机器学习算法，可以用来做分类或回归。对于在线RSS向量，分别计算它与指纹库中各个RSS向量之间的距离（比
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2024-01-05 22:41:12
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由于指纹的独特性，指纹识别技术已经被广泛应用于刑侦调查当中，成为了打击犯罪的有效工具。中国自动指纹识别系统(Chinese Automatic Fingerprint Identification System)早在26年前就曾被引入参与破案。如今，中国大陆的每个省市自治区都建有各自的指纹数据库，共存有约3亿枚来自不同场合、时间、地点的指纹。目前该系统的访问需求是每秒钟80万枚指纹。为
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2023-12-08 13:19:51
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本文主要基于《Handbook of Fingerprint Recognition》第三版第八章“Fingerprint Individuality”的内容。本文会不定期更新，以反映一些新的进展和思考。1、引言法庭使用指纹证据已有近100年的历史。在各种物证中（如笔迹、指纹、头发、咬痕、足迹等），指纹证据具有相当大的可信度和分量，被称为“物证之首”。利用指纹证据的常见过程是，现场勘查人员从犯罪现
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2023-12-26 15:38:09
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我们使用 Selenium 对网页进行爬虫时，如果不做任何处理直接进行爬取，会导致很多特征是暴露的。对一些做了反爬的网站，做了特征检测，用来阻止一些恶意爬虫。本篇文章将介绍几种常用的隐藏浏览器指纹特征的方式。1. 直接爬取目标对象： aHR0cHM6Ly9xaWthbi5jcXZpcC5jb20vUWlrYW4vU2VhcmNoL0FkdmFuY2U= 我们使用 Selenium 直接爬取
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2023-09-28 21:33:10
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生物识别技术是利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、红膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。 生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全、保密和方便性。生物特征识别技术具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。指纹识别技术是目前最方便、可靠、非侵害和价格便宜的解决方案。指纹识别具有扫描指纹的速度快、方便、小型化等优点，指纹识别技术已经逐渐进
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2024-01-05 13:16:27
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