联系人: 哈尔滨工程大学
所在地: 黑龙江哈尔滨市
摘要:本发明提供的是一种基于子带特征融合的活体指纹滑移缺陷检测方法。主要包括纹理特征提取和滑移区域检测部分。在纹理特征提取的过程中,利用对称小波分解的子带系数与灰度共协矩阵相互融合,得到能够区分正常指纹纹理和缺陷区域纹理的特征向量。在滑移区域检测的过程中,使用遗传神经网络分类器对大面积滑移区域进行检测定位,使用离散余弦变换分解技术对小面积滑移区域进行检测定位。本发明能够准确、有效地解决当前指纹图像采集过程中存在的不可避免的滑移难题。本发明在实际应用中具有重要意义和适用价值。