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指纹识别控制系统保密性高

发布时间:2018-09-11  点击量:
指纹辨认即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行差异。指纹辨认技术触及图像处理、方法辨认、核算机视觉、数学形态学、小波分析等许多学科。由于每个人的指纹不同,就是同一人的十指之间,指纹也有显着差异,因而指纹可用于身份断定。由于每次捺印的方位不完全相同,着力点不同会带来不同程度的变形,又存在许多模糊指纹,怎样正确提取特征和完毕正确匹配,是指纹辨认技术的关键。指纹特征特征点指纹,英文名称为fingerprint,两枚指纹常常会具有相同的全体特征,但它们的细节特征,却不可能完全相同。指纹纹路并不是连续的、滑润垂直的,而是常常出现连续、分叉或转折。这些断点、分叉点和转折点就称为"特征点"。特征点供应了指纹唯一性的确认信息,其中最典型的是终结点和分叉点,其他还包括不合点、孤立点、环点、短纹等。特征点的参数包括方向(节点可以朝着必定的方向)、曲率(描绘纹路方向改动的速度)、方位(节点的方位通过x/y坐标来描绘,指纹识别控制系统可所以必定的,也可所以相对于三角点或特征点的)。全体特征全体特征是指那些用人眼直接就可以观察到的特征。包括纹形、方法区、中心点、三角点和纹数等。纹形,指纹专家在长期实践的基础上,根据脊线的走向与分布情况一般将指纹分为三大类——环型(loop,又称斗形)、弓形(arch)、螺旋形(whorl)。方法区即指纹上包括了全体特征的区域,从此区域就可以分辨出指纹是归于哪一种类型的。有的指纹辨认算法只运用方法区的数据,有的则运用所取得的无缺指纹。中心点位于指纹纹路的渐进中心,它在读取指纹和比对指纹时作为参亮点。许多算法是根据中心点的,即只能处理和辨认具有中心点的指纹。证问题的科学理论基础。此外,通过核算指纹匹配过错的核算估计,进一步必定指纹断定的可信性,为规矩、信息安全的运用供应科学参看根据近一个世纪,许多研讨者根据指纹特征的不同,规划了不同的指纹特征模型,大多都是志向情况下的模型,对指纹特征重复概率的核算核算效果均比较豪放,普遍认为指纹重复概率很低。2002年,XudongJiang和WeeSer指出由于指纹噪音形变等要素,提取的特征点会出现特征类型过错、方位过错、增加伪细节点、丢掉真细节点等不希望的现象。增强方法在必定程度上削弱了这种过错出现的程度,但是不能根本上避免这种过错。指纹识别控制系统从一幅指纹图像中提取精确的指纹细节点是十分囚难简直不现实的作业。鉴于此,有必要在接受指纹特征收集、提取和辨认等进程有过错的前提下,对自动指纹辨认系统的特征特性进行研讨。由于对指纹特征收集、提取和辨认等进程发作的过错进行建模是恰当困难的,所以取得的研讨效果十分少。2002年SharathPankanti等提出一种估计来自同一手指的指紋间辨认过错的核算方法16,所述模型中考虑细节点特征在部分区域内形变扰动而构成误识的情况但没有考虑丢掉细节点或增加伪细节点而构成辨认过错的情况,200年XuejunTan和Birbhanu等人132改进了Sharathpankanti的模型,增加了特征跨过脊数来描绘细节点间相互不独立的联络,实验效果更接近于真实。跟着用于辨认的指纹特征信息的丰盛和辨认算法的不断变化,特征对辨认效果的研讨仍在进行。本论文将根据细节点特征,别离给出杆匹配和脊线匹配的辨认过错概率模型,谈论给定指纹图像在真细节点形变扰动、丢掉和伪细节点等不良要素的影响下,算法辨认的固有过错率。
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