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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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基于模板学习的自动指纹识别系统和方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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小儿指纹图像处理技术及其临床应用
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：卫生和社会工作
技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。
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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
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应用行业：制造业
技术简介
一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
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技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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基于模板学习的自动指纹识别系统和方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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小儿指纹图像处理技术及其临床应用
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技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。
找到10项技术成果数据。
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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
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一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
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本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
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本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
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技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
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本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
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技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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应用行业：卫生和社会工作
技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。
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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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基于模板学习的自动指纹识别系统和方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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小儿指纹图像处理技术及其临床应用
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：卫生和社会工作
技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。
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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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基于模板学习的自动指纹识别系统和方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
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一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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小儿指纹图像处理技术及其临床应用
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：卫生和社会工作
技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。
找到10项技术成果数据。
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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
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一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
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本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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基于模板学习的自动指纹识别系统和方法
成熟度：正在研发
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技术简介
一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
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本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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小儿指纹图像处理技术及其临床应用
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：卫生和社会工作
技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。
找到10项技术成果数据。
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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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基于模板学习的自动指纹识别系统和方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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小儿指纹图像处理技术及其临床应用
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：卫生和社会工作
技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。
找到10项技术成果数据。
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基于奇异的拓扑结构的快速指纹识别方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
摘要：本发明公开一种基于奇异点拓扑结构的快速指纹识别方法，利用指纹中奇异点的拓扑结构，能够对自动指纹识别系统中的指纹图像进行快速处理和识别。本发明根据指纹图像中奇异点的分类特性和位置稳定性，对指纹数据库进行分类，并选择最为可靠的奇异点作为参考点，构建指纹的奇异点拓扑结构并构造模板进行识别。首先检测指纹图像中真伪奇异点，再根据奇异点的相对位置对数据库进行分类，生成奇异点邻近的拓扑结构，将该拓扑结构用于构造指纹模板，加速指纹的比对过程。指纹在自动指纹识别系统中的快速匹配是指纹识别技术中的难点，该方法在保证识别性能的同时，显著提高自动指纹识别系统的识别速度，拓宽其应用范围，同时对于现有系统改造很小。
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一种指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
一种指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。首先对指纹前景区域图像gray进行灰度截剪和灰度拉伸，得到指纹前景区域图像gray2；其次用高斯滤波器gσ对指纹前景区域图像gray2进行高斯滤波，并计算归一化的指纹梯度向量；然后构造结构张量，计算指纹脊线的方向场；最后构造两个一维各向异性滤波器对指纹前景区域图像gray2进行两次滤波增强，得到最终滤波增强后的指纹前景区域图像。本发明基于非线性扩散模型和归一化结构张量，能够有效的去除各种结构性噪声，减小指纹脊线和谷线之间的动态变化范围，同时连接一些断裂的指纹脊线。本发明具有较好的增强效果有效节约时间的特点，能满足在线指纹识别的要求。
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一种基于一维滤波的指纹图像增强方法
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供一种基于一维滤波的指纹图像增强方法，属于图像处理技术领域。 首先对灰度图像进行灰度截剪和灰度拉伸，使指纹图像的前景和背景的对比度得到增强； 然后采用结构张量的性质对指纹的方向场进行精确估计； 接着，采用一维高斯滤波器在脊线方向上对指纹图像进行平滑，采用一维Ｇａｂｏｒ滤波器在梯度方向（即垂直于脊线方向的方向）上对指纹图像进行增强。 对增强后的指纹图像再次进行方向场估计和增强，这样迭代多次后的指纹图像能够达到比较好的效果。 采用本发明的基于一维滤波的快速指纹增强算法能够大大在较少的时间内达到较好的增强效果，而且该算法对低质量指纹图像的增强特别有效。
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一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一种基于指纹结构特征与纹理分析的指纹图像匹配方法，包括如下步骤：1)对指纹图像的特征点及其邻近点进行处理，生成结构特征向量；2)进行结构特征向量匹配，落入界限盒则认为细节点匹配成功，用成功匹配的细节点个数代表指纹匹配程度；3)对含信息量适中的残缺指纹或中心部分不存在的指纹图像进行Gabor滤波，采用圆形网格分为若干区域，分别提取纹理特征；4)将各区域的灰度标准偏差作为特征编码，用指纹图像间的特征差表示匹配程度；5)运用BP神经网络综合结构特征和纹理特征找出最匹配的指纹图像。本发明与指纹的平移和旋转无关，有很强的抗噪声，能解决一定范围内的非线性变形问题。
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基于模板学习的自动指纹识别系统和方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
一种基于模板学习的自动指纹识别方法。 自动指纹识别包括步骤：指纹图像注册，记录指纹模板和待匹配指纹图像的特征信息；指纹图像识别，判断输入指纹图像的特征信息是否和系统数据库中的某指纹模板信息相似；细节信息反馈，利用知识规则，反馈匹配上的指纹图像信息，来完善多枚模板对应的可靠细节点类。本发明将同指纹多个模板的细节点分类，记录了这些类的核和类间类内距离等信息，增加了粗匹配的环节，若粗匹配不成功，则不再进行一般匹配操作。本自动指纹识别能够准确提取并修复多模板的特征信息，提高自动指纹识别系统的识别效果和性能，在生物识别技术中有着重要的应用价值。
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一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明公开了一种基于指波变换和 SVM 的假指纹检测方法，包括以下步骤：1：采集真、假指纹图像；2：对采集的真、假指纹图像进行指波变换；3：提取采集的指纹图像的指波变换参数作为特征向量；4：对所提取的特征向量进行归一化处理；5：对归一化的特征向量进行支持向量机训练得到基于支持向量机（SVM）的分类器；步骤 6：对归一化的待检测指纹的特征向量，使用步骤 5 中得到的 SVM 分类模型进行分类，得到―真‖或―假‖的 SVM 分类结果。本发明将指纹图像通过指波变换后提取特征向量， 输入到支持向量机 SVM 中进行分类，在不改变指纹采集仪硬件的条件下，能够很好的区分真假指纹。实验结果表明本发明准确率高，拒真率和认假率低，且成本低，实用性好。
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一种基于多判决点模式的指纹匹配方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：制造业
技术简介
本发明提供了一种基于多判决点模式的指纹匹配方法，该方法是借助指纹图像的中心点构造局部细节结构，在该结构上利用相似三角形原理求取基准点，并利用可变限界盒的方法进行二级匹配，最后利用多条件判决方法选取阈值进行最终判断。使用本发明方法基本能够准确的定位匹配的基准点，准确的求取变换参数，解决了待识指纹图像相对于模板指纹图像的旋转和平移的问题，有效的进行图像匹配，相对于一般点模式匹配方法，本发明的匹配速度较快，降低了FAR和FRR，提高了指纹识别正确率。
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一种基于线密度计算的指纹图像分割方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公开了一种基于线密度计算的指纹图像分割方法，包括如下步骤：将原始指纹图像进行卡通纹理分解，分解为包含背景的卡通部分与包含细节的纹理部分；对纹理部分进行二值化和去毛边处理，获得指纹图像的轮廓图；在轮廓图中搜索线条；将图像分成n×n像素的正方形网格，统计每个方格中记录的点数，得到图像线密度；判定指纹中心并得到指纹所在区域，即mask；对mask区域进行凸包处理(或近似凸包的处理)，完成指纹图像指纹前景区域与背景区域的分割。本发明在图像卡通纹理分解的基础上，针对各种质量的指纹图像，使用了一种全新的方法即线密度来进行指纹区域的识别与分割，能够有效提高低质量指纹图像的分割效率与分割准确度。
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一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法
成熟度：正在研发
技术类型：发明
应用行业：信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
本发明公布了一种基于自适应稀疏域编码的指纹图像压缩方法。主要包括以下步骤：在离线状态下提取指纹图像库特征训练超完备字典，将字典存储在编码端和解码端用于稀疏编码和稀疏重建；将一幅待压缩指纹图像分块处理，并分离为块平均灰度值和高频残差图两部分独立编码；使用方向自适应算法选择块平均灰度值的最优差分预测模式；基于量化误差最小化的稀疏表示将高频残差图转换到稀疏域；对灰度平均值和高频残差图的稀疏表达系数量化和熵编码从而实现图像信息的压缩。实验表明，在中低码率段，该方法相比于JPEG，JPEG2000等主流压缩算法表现出更优越的率失真性能，在相同码率时，该方法的解码图像具有很好的主观视觉效果。该发明可应用于当前大数据环境下的大量指纹图像数据的存储和传输。
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小儿指纹图像处理技术及其临床应用
成熟度：-
技术类型：-
应用行业：卫生和社会工作
技术简介
项目背景：肺炎是小儿常见多发病，是幼儿死亡率最高的疾病。因“小儿多未能言，言而未足取信”，就诊时常啼哭吵闹，影响气息脉象，常规诊断方法难以实施。小儿指纹望诊是中医传统诊法在儿科应用的独特诊断技术，在小儿肺炎诊断中，小儿指纹诊法与寸口脉诊的意义基本相同，其诊断结果与X光、心肺功能诊断、血氧饱和度检测具有高度一致性，并具有无创无痛、简便易行等特点。但是，传统指纹望诊主要依赖医生的目测与经验分析，缺乏规范的小儿指纹图像采集、分析技术手段及临床研究资料，小儿肺炎指纹图像特征与肺炎证候的相关性研究不足，制约了这项行之有效的传统诊断技术的传承和应用。开展小儿肺炎指纹图像望诊精准化研究，揭示其微观辨证的规律和特征，对于传承、挖掘与提升中医传统诊疗技术，防治儿科常见重大疾病，具有重要的临床应用价值和重大研究意义。项目创新点：该项目应用现代医学信息与计算机图像处理新技术，对传统中医儿科指纹诊法进行挖掘性、创新性的整理与提升，开辟了全新的小儿指纹望诊研究与应用模式，取得了一系列原创性、高水平科技成果。研发小儿指纹图像采集仪，解决了小儿指纹图像采集数字化、精准化的关键技术难题。提出小儿指纹图像处理系列新算法，建立小儿指纹图像特征指标体系，解决了小儿指纹图像特征提取及精确描述难题。创建小儿指纹图像特征与小儿肺炎证候分类空间映射关系模型，揭示小儿指纹图像特征与中医证候及其病情变化的内在规律和特征。首创小儿肺炎指纹图像微观辨证的分析平台和先验知识库，为小儿肺炎临床诊断提供决策支持。开发了小儿肺炎指纹图像与中医证候数据收集及分析系统，实现了对应临床信息的快速采集及标准化存储，可为小儿肺炎指纹望诊提供在线、可循证及复诊的技术支持。项目经济效益和社会效益：项目研究期间获得国家发明专利1项，实用新型专利1项，软件著作权1项。共发表相关科研论文56篇，其中SCI、EI收录论文17篇。自2012年起，该项目研究成果已在山东中医药大学附属医院（山东省中医院）、济南市儿童医院、山东中医药大学第二附属医院（山东省中西医结合医院）、济钢总医院、莒南县第二人民医院、黑龙江中医药大学附属第一医院等单位获得广泛地应用。在辅助小儿肺炎诊断决策，及时准确地实施中医辨证治疗等方面已取得良好效果，初步取得了良好的经济和社会效益，具有广阔的应用前景。此外，该项目研究成果及其应用，对推动中医数字化诊断技术研究和中医精准医疗发展，均有重要价值。