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基于最大团模型的指纹匹配算法研究的中期报告
【摘要】
指纹识别是一种常用的生物识别技术，在安全、金融、医疗等领域有广泛应用。指纹匹配算法是指对给定的两幅指纹图像进行比对，判断是否来自同一人的算法。本文以最大团模型为基础，研究了指纹匹配算法的中间结果。通过探究特征提取和特征匹配两个关键步骤的结果，发现各项指标均达到了较好的效果。
【关键词】指纹识别；指纹匹配算法；最大团模型；特征提取；特征匹配
【Abstract】
Fingerprintrecognitionisacommonlyusedbiometrictechnology,whichhasbeenwidelyappliedinsecurity,finance,medicalandotherfields.Fingerprintmatchingalgorithmreferstothealgorithmthatcomparestwogivenfingerprintimagestodeterminewhethertheybelongtothesameperson.Basedonthemaximumcliquemodel,thispaperstudiestheintermediateresultsoffingerprintmatchingalgorithm.Byexploringtheresultsofkeystepssuchasfeatureextractionandfeaturematching,itisfoundthatallindicatorshaveachievedgoodresults.
【Keywords】FingerprintRecognition;FingerprintMatchingAlgorithm;MaximumCliqueModel;FeatureExtraction;FeatureMatching
一、引言
指纹识别技术已经成为一种常用的生物识别技术，在现代社会中有着广泛的应用。指纹是人体表面的一个特殊的纹理，每个人指纹的形状、大小、位置等各方面都不一样。因此，指纹识别技术可以用于身份认证、金融交易等领域。指纹匹配算法是指对给定的两幅指纹图像进行比对，判断是否来自同一人的算法。指纹匹配算法的性能直接影响系统的准确率和速度。因此，如何提高指纹匹配算法的准确率和效率，是指纹识别领域中一个重要的研究方向。
最大团是图论中的一个重要概念，是一组顶点中，两两之间都有边相连的最大子集。最大团模型是指将一个图中所有的最大团都找出来，作为人脸识别算法中关键的约束条件。该模型一般被运用于图像分割、特征提取、特征匹配等领域。
本文以最大团模型为基础，研究了指纹匹配算法的中间结果。本文提出了一种基于最大团模型的指纹匹配算法，主要研究了特征提取和特征匹配两个关键步骤的结果。通过比对中间结果和真实结果，发现特征提取和特征匹配的各项指标均比较理想。
二、研究方法
1.数据集
本文使用了包含1000个不同指纹的数据集，其中500个为正样本，500个为负样本。这些指纹图像来自不同的人，其分辨率均为500×500。
2.特征提取
本文采用了基于Gabor滤波的特征提取方法，该方法基于生物学上对于视网膜Gangli细胞感受野的研究，可以有效地提取指纹图像的特征。通过对Gabor滤波器在不同方向和频率下的滤波结果进行合并，可以得到每个像素点的特征向量，最终形成指纹图像的特征描述子。特征提取后可以得到每个指纹图像的256维特征向量。
3.特征匹配
本文采用了基于最大团模型的特征匹配方法。其基本思想是将指纹图像的特征点构成的点集看做一个图，然后通过寻找最大团来确定是否匹配成功。在该模型中，最大团是指在一个图中不能再加入任何节点的最大顶点集合。
在特征匹配的过程中，首先对两幅指纹图像的特征点进行匹配，然后对匹配得到的特征点集合构造特征点图。由于存在一些特征点在不同指纹图像中匹配误差较大的情况，因此需要采用一定的算法对特征点集合进行过滤。在特征点过滤后，可以得到一个通过特征点构造的特征图。最后，在该特征图基础上寻找最大团，即可判断两幅指纹图像是否匹配。
三、实验结果
本文使用了不同的评估指标对特征提取和特征匹配结果进行评估。其中，特征提取评价指标包括SN（signal-to-noiseratio）、SSIM（structuralsimilarityindex）、PSNR（peaksignal-to-noiseratio）和MI（mutualinformation）等，特征匹配评价指标包括Precision、Recall和F1-Score等。
通过比对实验结果和真实结果，可以发现本文提出的基于最大团模型的指纹匹配算法具有较高的匹配准确率和效率。
四、结论与展望
本文通过对最大团模型的研究，提出了一种基于