基于模型分析的指纹奇异点检测
指纹奇异点（包括核心点和三角点）对指纹图像的脊谷纹理走向和结构有重要影响，是指纹图像的一个重要特征点，常用于指纹图像分类和识别等，因此准确检测奇异点具有重要意义。传统的奇异点检测方法主要基于方向场变化，容易受噪声影响。本文提出一种新的基于模型分析的指纹奇异点检测方法。首先基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT变换）基函数对方向场进行建模，在计算方向场的基础之上，利用常微分方程系统线性化数学模型，通过对模型参数和平衡点进行分析，检测指纹奇异点位置。实验结果表明基于常微分方程线性化模型分析的指纹奇异点检测方法，和传统的Poincare Index方法相比，对噪声有较好的鲁棒性，奇异点检测的精确度有较大的提高。
指纹、指纹奇异点、方向场、离散余弦变换、常微分方程
TP391.41(计算技术、计算机技术)
教育部博士点基金20090073120019
2014-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
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