指纹识别算法

编辑:数学网互动百科 时间:2020-01-26 22:15:52
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指纹识别算法,在指纹识别过程中,对采集的指纹图像预处理,数据特征提取,特征匹配指纹识别等一系列解决问题的清晰指令。

指纹识别算法指纹识别算法

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中国利用指纹识别身份的历史最早可以追溯到秦朝,1903年,中国青岛市警察局首次应用汉堡式指纹法。此后我国相继开展了指纹的应用及研究,还曾建立过“指纹学会”。[1] 

指纹识别算法指纹算法研究现状

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现在国内外大都采用基于细节特征点的指纹识别技术,即采用基
于图像处理的指纹识别算法,有两种比较有代表性的。一种是基于方向滤
波增强,并在指纹细化图上提取特征点的算法,另一种是直接从指纹灰度图上
提取特征点的算法。难题在于有些算法会由于指纹图像的噪音、皮肤弹性引起的非线性形变等多
方面因素,导致在识别过程中出现误差,影响识别率等[1-2] 

指纹识别算法指纹算法存在的难题与方向

指纹图像预处理:预处理的目的是改善输入指纹图像的质量,以提高特征提取的准确性。本文采用灰度分割法对质问图像进行分割。利用中值滤波进行去噪。通过自适应二值化的方法处理指纹图像,最后再对图像进行细化以及去除毛刺断裂等干扰。
指纹图像特征提取:对指纹图像的特征点进行提取。由于经过预处理后的细化图像上存在大量的伪特征点,所以提取大量的伪特征点,这些伪特征点的存在,不但使匹配的速度大大降低,还使指纹识别性能急剧下降,造成识别系统的误拒率和误识率的上升,因此在进行指纹匹配之前,尽可能将伪特征点去除,针对提取出指纹细节特征点含有大量的伪特征这一问题,提出了一种边缘信息判别法,有效地去除了边界伪特征点,再根据脊线结构特性去除其毛刺和短脊等伪特征点,显的减少了伪特征点。
指纹匹配:对指纹图像的匹配算法进行研究。特征匹配是识别系统的关键环节,匹配算法的好坏直接影响识别的性能、速度和效率。为了克服指纹图像非线性形变的影响,采用基于结构特征的点匹配算法,对校准后的点集进行匹配,匹配的特征点个数在两个点集中所占比例大约百分之六十五的范围内就可判为匹配成功。[1] 

指纹识别算法国内外主要研究单位

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指纹识别算法商用型

青松沃德,方程式,晟元,图正科技

指纹识别算法研究型

中科院,汉王科技,北大等国内院校国外有 朝鲜涉密单位 据传有500万枚的处理能力 韩国,SUPREMA,以色列
参考资料
词条标签:
非文化 文化