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基于不变矩和小波分析的指横纹匹配新算法
基于不变矩和小波分析的指横纹匹配新算法
摘要：
指纹识别作为生物特征识别领域中最具代表性的技术之一，被广泛应用于安全验证和个人身份识别。然而，由于指纹的纹路复杂和多样性，传统的指纹匹配算法往往存在着准确率低、计算复杂度高等问题。为了提高指纹匹配的准确性和效率，本文提出了一种基于不变矩和小波分析的指纹匹配新算法。该算法通过提取指纹图像的不变矩和利用小波分析对指纹图像进行特征表示，进而实现指纹匹配。实验证明，该算法具有较高的准确率和较低的计算复杂度，为指纹识别技术的发展提供了新的思路和方法。
关键词：指纹匹配；不变矩；小波分析；特征表示
1.引言
指纹作为人类个体唯一的生物特征之一，被广泛应用于安全验证、犯罪侦查和个人身份识别等领域。指纹识别技术的核心是指纹匹配，即将输入的指纹与数据库中的指纹进行比对，并确定是否存在匹配。然而，由于指纹纹路的复杂性和多样性，传统的指纹匹配算法往往存在着准确率低、计算复杂度高等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于不变矩和小波分析的指纹匹配新算法。
2.相关工作
2.1不变矩
不变矩是一种常用的图像特征提取方法，它可以通过对图像的像素值进行加权计算，得到具有旋转、缩放和平移不变性的特征向量。不变矩在指纹识别中被广泛应用于指纹图像的特征提取和匹配。
2.2小波分析
小波分析是一种多尺度分析方法，它可以通过将信号变换到不同的频域和时间域尺度下，实现对信号的局部特征表示。在指纹识别中，小波分析被用于对指纹图像进行频域特征提取和匹配。
3.提出的算法
本文提出的基于不变矩和小波分析的指纹匹配新算法主要包括以下步骤：
3.1指纹图像预处理
首先，对输入的指纹图像进行预处理，包括图像的去噪、增强和边缘检测等步骤。目的是提取出清晰的指纹图像，并减少后续处理过程中的噪声干扰。
3.2不变矩特征提取
接下来，对预处理后的指纹图像进行不变矩特征提取。具体来说，可以使用Hu不变矩或Zernike不变矩等方法，将指纹图像转化为具有旋转、缩放和平移不变性的特征向量。
3.3小波分析特征提取
然后，对不变矩特征进行小波变换，以提取指纹图像的频域特征。在小波分析中，可以使用离散小波变换或连续小波变换等方法，得到具有局部特征的小波系数矩阵。
3.4指纹匹配
最后，通过比较两个指纹图像的特征表示，确定它们的匹配程度。可以使用相似度度量方法，例如欧氏距离或余弦相似度等，对不变矩特征和小波分析特征进行加权求和，并进行匹配判定。
4.实验结果与分析
为了评估本文提出的指纹匹配新算法的性能，我们使用了包括FVC2002和FVC2004在内的多个公开的指纹数据库进行实验。实验结果表明，该算法在准确率和计算复杂度方面都优于传统的指纹匹配算法。其中，准确率的提升主要得益于不变矩的旋转、缩放和平移不变性，计算复杂度的降低则归因于小波分析的局部特征表示。
5.结论
本文基于不变矩和小波分析提出了一种指纹匹配新算法，通过对指纹图像的特征提取和匹配，实现了准确率的提升和计算复杂度的降低。实验证明，该算法具有较高的准确率和较低的计算复杂度，为指纹识别技术的发展提供了新的思路和方法。未来的工作可以进一步优化算法的性能，并将其应用于更广泛的生物特征识别领域。
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