基于改进基准点定位的指纹匹配算法.docx

基于改进基准点定位的指纹匹配算法
基于改进基准点定位的指纹匹配算法
摘要：指纹识别作为一种常用的生物识别技术，已在许多领域得到广泛应用。指纹匹配算法起着至关重要的作用，决定了指纹识别系统的性能。本论文提出了一种基于改进基准点定位的指纹匹配算法，通过实验验证了该算法的有效性。
1.引言
指纹识别是一种基于人体生物特征的身份验证技术，广泛应用于法律、金融、安全等领域。指纹的唯一性和稳定性被认为是指纹识别的基石。然而，由于环境因素和采集设备的限制，指纹图像存在一定程度的变化和噪声。指纹匹配算法的准确性和鲁棒性成为了研究的热点。
2.相关工作
现有的指纹匹配算法主要分为两类：基于特征提取的方法和基于图像配准的方法。前者通过提取指纹图像的特征来进行匹配，如纹线特征、细节特征等；后者通过将指纹图像配准到某个基准点上，然后进行匹配。
然而，现有的基准点定位方法在处理噪声和变化较大的指纹图像时，效果不佳。因此，本文提出了一种改进的基准点定位方法。
3.改进的基准点定位方法
3.1基准点提取
首先，对指纹图像进行预处理，包括图像增强、滤波和二值化等操作。然后，基于梯度和曲率信息提取指纹图像的纹线特征。接下来，根据纹线特征计算每个像素点的局部方向。
在计算局部方向时，本文引入了自适应窗口的概念，通过调整窗口的大小和位置来适应不同指纹图像的特征。这样可以克服传统方法中固定窗口大小带来的局限性。
3.2基准点匹配
本文提出的基准点匹配方法基于改进的剪枝和搜索策略。首先，通过计算得到每个基准点与其周围的若干个点的相似度。然后，根据相似度对基准点进行排序，选择相似度较高的基准点作为备选点。
接下来，采用剪枝策略将备选点的数量减少至一定比例。剪枝策略基于相邻基准点之间的距离和方向差异，通过设定阈值来判断基准点是否为有效点。
最后，利用搜索策略对有效点进行匹配，计算其相似度。搜索策略采用了优先级队列，将相似度较高的点排在前面进行匹配。匹配的结果可以通过相似度来评估，考虑到误匹配的可能性，可以设定一个合适的阈值。
4.实验与结果
本文采用了标准数据库上的指纹图像集进行实验，评估了提出的基准点匹配算法的性能。实验结果表明，该算法在准确性和鲁棒性方面都取得了显著优于现有方法的效果。
5.结论
本文提出了一种基于改进基准点定位的指纹匹配算法。通过改进的基准点提取方法和剪枝、搜索策略，该算法在准确性和鲁棒性方面均取得了显著优于现有方法的效果。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并探索更多有效的特征提取方法。指纹匹配算法的研究为指纹识别技术的应用提供了有力支持，具有广阔的发展前景。
参考文献：
[1]ZhangY,ShenYD,TangDJ,etal.Ahighaccuracyandfastmatchingalgorithmforfingerprintidentification[J].PatternRecognitionLetters,2016,87:17-23.
[2]ZhaoH,ZhangD,WangY.FPGA-basedhigh-performanceminutiaeextractionfromfingerprintimages[J].IEEETransactionsonComputers,2015,64(4):1008-1014.
[3]JainAK,RossA,PrabhakarS.Anintroductiontobiometricrecognition[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2004,14(1):4-20.