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指纹识别系统提高识别率

发布时间:2018-09-12  点击量:

        指纹识别系统定点模式匹配是预先从指纹图像中提取出的特征点集与输入的待匹配的指纹图像中提取出的特征点集的匹配。如果两幅指纹图像是匹配的,那么这两个点集通过某些变换,如旋转、伸缩及平移,可以得到较好的匹配。文献中许多有关指纹匹配的算法是基于点匹配算法的人们对一般的点模式匹配问题提出过很多的算法,提出了点匹配的松弛算法,该方法计算匹配变换的可靠度并将可靠度迭代计算因此计算速度较慢。提出的基于变换的方法把点模式匹配转化成了对转换参数的空间中峰值的检测。

        然而,如果提取出的特征点少于30,这种方法很难在空间积累足够的证据来确保可靠的匹配指纹匹配指的是通过对两枚指纹特征集间的相似性比较,来判断对应的指纹图像是否来自同一手指的过程,它是一种非常经典而又亟待解决的模式识别问题指纹细节点匹配算法分类有多种:根据指纹识别的目的可以分为一比一匹配和一比N匹配;根据操作过程的差异可分为自动匹配和人机交互匹配;根据匹配适应性可以分为弹性匹配和刚性匹配。根据指纹细节点定义和相似性判断函数选取的不同,指纹匹配方法更是多种多样的,比如基于奇异点的、基于三角形的、基于极坐标变换的,基于动态规划的、基于图匹酡的等等,不胜枚举。

         指纹识别系统需要说明的是这些分类方法都难以囊括所有的指纹匹配算法,因为同时有很多算法彼此交叉。本节将根据指纹细节特征的不同来分别介绍各种常用算法,主要包括基于点模式匹配、基于纹理模式匹配、脊线模式匹配和基于图的匹配。需要指出的是上述分类方法并不是绝对的,同时各种方法是相互联系的,每个算法都有自己的特点,并针对特殊的应用。比如:图匹配的方法对质量差指纹图的噪声抗干扰能力较好,但方法未经大规模试验的证实;细节点匹配对质量好的指纹图像计算准确,纹理特征的可区分性不强;基于纹理信息和串匹配的混合匹配方法在一定程度上提高了识别率,但是计算代价非常高;基于三角匹配和动态规划的混合匹配方法可以解决非线性形变的问题,但是提取的特征过大,难以满足在线实用的要求。

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