用于指纹图像质量评价的新特征集  

Novel feature set for fingerprint image quality assessment

作　　者：袁宝玺[1,2,3] 苏菲[1,3] 赵志诚[1,3] 蔡安妮[1,3] 

机构地区：[1]北京邮电大学信息与通信工程学院 [2]中国人民解放军95949部队 [3]北京邮电大学网络系统与网络文化北京市重点实验室

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2014年第3期840-846,共7页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

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

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。Based on the mechanism of human visual attention, process of subjective quality assessment of fingerprint images extracted by two proposed methods, a minutiae reliability five features are chosen Among these features, to simulate the two of them are 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.

关 键 词：信息处理技术 指纹质量评价 视觉注意机制 细节点可靠性评价 灰度对比度评价 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]