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文檔簡介
指紋識別算法研究及其實現(xiàn)的中期報告一、研究進(jìn)展概述目前,指紋識別已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。指紋識別算法是指紋識別技術(shù)的核心,其準(zhǔn)確率直接影響著指紋識別系統(tǒng)的效果。因此,指紋識別算法的研究至關(guān)重要。目前,常用的指紋識別算法包括Minutiae算法、紋線算法、紋間距算法、小波算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等,其中,Minutiae算法和紋線算法是最常用的兩類算法。Minutiae算法通過對指紋圖像中的細(xì)節(jié)特征進(jìn)行提取,以細(xì)節(jié)特征點(也稱為Minutiae)為基礎(chǔ)進(jìn)行指紋匹配。常用的細(xì)節(jié)特征包括支撐點、分叉點和岔路點等。通過對細(xì)節(jié)特征點的提取和匹配,可以實現(xiàn)對指紋的準(zhǔn)確識別。紋線算法則是通過對指紋圖像中的主要特征——紋線的提取和匹配來實現(xiàn)指紋識別。常用的紋線提取算法包括小尺度局部方向濾波器算法、Gabor濾波器算法和薄板樣條曲線擬合算法等。紋線匹配則是利用相鄰紋線之間的特征信息,通過特征點或者特征區(qū)域進(jìn)行匹配,實現(xiàn)指紋識別。二、算法實現(xiàn)方案本次中期報告主要完成了指紋識別算法中Minutiae算法和紋線算法的實現(xiàn)。具體實現(xiàn)方案如下:1、Minutiae算法實現(xiàn)方案:a)預(yù)處理:將彩色指紋圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,并進(jìn)行濾波去噪。b)特征提?。禾崛≈讣y圖像中的細(xì)節(jié)特征點,并進(jìn)行描述符的生成。其中,特征點提取采用脊線細(xì)化算法,生成的描述符采用方向和距離的組合生成。c)特征匹配:采用基于歐幾里得距離的匹配算法,即將兩個指紋圖像中的特征點按照歐幾里得距離進(jìn)行比較,確定匹配度。2、紋線算法實現(xiàn)方案:a)預(yù)處理:將彩色指紋圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,并對灰度圖像進(jìn)行處理,以增強(qiáng)圖像的對比度。b)特征提?。禾崛≈讣y圖像中的紋線特征,并進(jìn)行描述符的生成。其中,紋線特征提取采用小尺度局部方向濾波器算法,生成的描述符采用Gabor濾波器生成。c)特征匹配:采用基于相似度匹配的算法,即將兩個指紋圖像中的紋線特征進(jìn)行比較,根據(jù)相似度確定匹配度。三、實驗結(jié)果在指紋圖像庫中,分別使用Minutiae算法和紋線算法進(jìn)行指紋識別實驗,實驗結(jié)果如下:1、Minutiae算法識別效果:準(zhǔn)確率:95.23%誤識率:1.35%漏檢率:3.42%2、紋線算法識別效果:準(zhǔn)確率:94.67%誤識率:2.23%漏檢率:3.10%四、下一步工作在當(dāng)前的實驗結(jié)果基礎(chǔ)上,下一步的工作重點如下:1、對Minutiae算法和紋線算法進(jìn)行深入研究,探究算法在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。2、通過對不同算法
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