面向海量指紋圖像的快速匹配算法的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、隨著生物識別技術(shù)的不斷發(fā)展，人類將這些新技術(shù)融入現(xiàn)代身份鑒別，作為其重要的技術(shù)工具。在生物識別技術(shù)中，指紋識別尤具有代表性，且已在司法、公司管理等領(lǐng)域取得不少成功，自從21世紀(jì)以來也逐漸涉足產(chǎn)業(yè)價值更加廣闊的民用領(lǐng)域，在現(xiàn)代社會中正不斷體現(xiàn)其真正應(yīng)用價值。
　　目前，指紋識別技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，優(yōu)秀的指紋識別算法不斷的被提出，但是絕大多數(shù)都是只關(guān)注了如何提高匹配的準(zhǔn)確率，而忽略了匹配的時間開銷，換句話說，它們并沒有在海量數(shù)據(jù)下考慮問

2、題。由此實時性的問題在面臨海量數(shù)據(jù)的壓力時就非常突出，且具有極高挑戰(zhàn)性。
　　針對上述問題，本文參考現(xiàn)有通用的基于內(nèi)容的圖像檢索方案[1]，提出了面向海量指紋圖像的索引的快速構(gòu)造和檢索方案，其大致可分為三個步驟：首先，提取圖像特征描述符，討論了現(xiàn)有的指紋圖像描述符表示方式的優(yōu)缺點，并實現(xiàn)了基于細(xì)節(jié)點柱形結(jié)果編碼（MCC）算法[16]的描述表示方式；然后，基于已提取的圖像特征描述符構(gòu)建相應(yīng)索引，分析位置敏感哈希（LSH）索引算法，提

3、出了對該算法的改進(jìn)；最后，將圖像索引的構(gòu)造過程和檢索過程并行化，構(gòu)造過程并行化根據(jù)MapReduce[2]分布式計算模型框架來自己實現(xiàn)，這樣提高了索引構(gòu)建的效率，從而解決高維索引計算開銷大的問題，依據(jù)該算法索引結(jié)構(gòu)松耦合的特性，在多個查詢節(jié)點中分布式的部署其索引文件以實現(xiàn)高并發(fā)的索引查詢。同時，針對用戶查詢則采用具有高并發(fā)網(wǎng)絡(luò)I/O架構(gòu)的集群來滿足海量用戶的查詢服務(wù)。
　　實驗結(jié)果表明，本文實現(xiàn)的MCC算法的質(zhì)量良好，改進(jìn)后的位置