| 发明名称 | 一种基于BP神经网络的指纹图像纹路方向计算和图像分割方法 | ||
| 摘要 | 一种基于BP神经网络的指纹图像纹路方向计算和图像分割方法，包括以下步骤：(1)、将宽度为m，高为n的指纹图像I分割成大小为ω×ω(15×15)的互不重叠的块W<sup>I</sup>(i，j)；(2)、采用基于梯度矢量的方法，计算W<sup>I</sup>(k，l)的纹路方向O(W<sup>I</sup>(k，l))；(3)、用BP神经网络的方法来确定每个图像块的方向O(W<sup>I</sup>(k，l))结果的正确性，并进行图像的初次分割，若图像块W<sup>I</sup>(i，j)的方向正确，则设为前景，M(W<sup>I</sup>(i，j))＝1；否则方向错误，设为背景，M(W<sup>I</sup>(i，j))＝0。本发明能较好得对低质量指纹图像进行处理、提取特征结果正确率高、计算复杂度低、图像切割准确。 | ||
| 申请公布号 | CN101414349A | 申请公布日期 | 2009.04.22 |
| 申请号 | CN200710164536.7 | 申请日期 | 2007.12.04 |
| 申请人 | 浙江师范大学 | 发明人 | 朱信忠;赵建民;祝恩;殷建平;徐慧英 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/34(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06K9/00(2006.01)I |
| 代理机构 | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 | 代理人 | 徐关寿 |
| 主权项 | 1、一种基于BP神经网络的指纹图像纹路方向计算和图像分割方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：(1)、假设I是宽度为m，高为n的指纹图像，I(i，j)(0≤i≤m，0≤j<n)表示像素(i，j)的灰度值，以图像块为单位将图像分割成大小为ω×ω的互不重叠的块，每块用B(i，j)(0≤i<m/ω，0≤j<n/ω)表示，用O(B(i，j))表示B(i，j)的纹路方向，用O(i，j)表示以象素(i，j)为中心以ω为边长的方形区域的纹路方向；(2)、对各个图像块进行纹路方向计算，采用基于梯度矢量的方法，计算B(i，j)的纹路方向O(B(i，j))；(3)、用BP神经网络的方法来确定步骤(2)中指纹图像中每个图像块的纹路方向的正确性，并根据正确性进行图像的第一次分割：方向正确的块设置为前景，方向错误的块设置为背景；对于每一块，计算一个特征向量正确性；BP神经网络分别对正样本和反样本进行学习，在判断方向正确性时，输出值在0和1之间，给定一个阈值tF，若输出大于tF，则图像块B(i，j)方向正确，设为前景区域，M(B(i，j))＝1；否则方向错误，该图像块设为背景区域，M(B(i，j))＝0。 | ||
| 地址 | 321004浙江省金华市迎宾大道688号 | ||