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用于指纹图像质量评价的新特征集

Novel feature set for fingerprint image quality assessment

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【作者】 袁宝玺苏菲赵志诚蔡安妮

【Author】 YUAN Bao-xi;SU Fei;ZHAO Zhi-Cheng;CAI An-ni;School of Information and Communication Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications;The Chinese People′s Liberation Army 95949 Troops;Beijing Key Laboratory of Network System and Network Culture,Beijing University of Posts and Telecommunications;

【机构】 北京邮电大学信息与通信工程学院中国人民解放军95949部队北京邮电大学网络系统与网络文化北京市重点实验室

【摘要】 以视觉注意机理为依据来选取指纹图像质量评价的特征,使特征集能够全面覆盖人对图像进行评价的各个方面。同时,提出了基于极坐标中心敏感特性的细节点可靠性评价方法和基于Otsu算法的灰度对比度评价方法。根据这些方法提取的特征能够更准确地描述图像的质量状态。试验结果表明:本文的特征集在BP神经网络和SVM两种分类器上都获得了很高的分类准确率。

【Abstract】 Based on the mechanism of human visual attention,five features are chosen to simulate the process of subjective quality assessment of fingerprint images.Among these features,two of them are extracted by two proposed methods,a minutiae reliability assessment based on Polar Coordinates Centrum Sensitivity(PCCS)and a gray-scale image contrast based on Otsu algorithm.Experimental results show that this feature set on both Error Back Propagation(BP)Neural Network and Support Vector Machine(SVM)gives high classification accuracy.

【基金】 国家自然科学基金项目(90920001,61101212);“863”国家高技术研究发展计划项目(2012AA012505);教育部归国留学人员科研启动基金项目
  • 【文献出处】 吉林大学学报(工学版) ,Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition) , 编辑部邮箱 ,2014年03期
  • 【分类号】TP391.41
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