面向海量指紋圖像的快速匹配算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著生物識(shí)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(shí)別技術(shù)中，指紋識(shí)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(lái)也逐漸涉足產(chǎn)業(yè)價(jià)值更加廣闊的民用領(lǐng)域，在現(xiàn)代社會(huì)中正不斷體現(xiàn)其真正應(yīng)用價(jià)值。
　　目前，指紋識(shí)別技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，優(yōu)秀的指紋識(shí)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(shí)間開(kāi)銷，換句話說(shuō)，它們并沒(méi)有在海量數(shù)據(jù)下考慮問(wèn)

2、題。由此實(shí)時(shí)性的問(wèn)題在面臨海量數(shù)據(jù)的壓力時(shí)就非常突出，且具有極高挑戰(zhàn)性。
　　針對(duì)上述問(wèn)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(gè)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(diǎn)，并實(shí)現(xiàn)了基于細(xì)節(jié)點(diǎn)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(duì)該算法的改進(jìn)；最后，將圖像索引的構(gòu)造過(guò)程和檢索過(guò)程并行化，構(gòu)造過(guò)程并行化根據(jù)MapReduce[2]分布式計(jì)算模型框架來(lái)自己實(shí)現(xiàn)，這樣提高了索引構(gòu)建的效率，從而解決高維索引計(jì)算開(kāi)銷大的問(wèn)題，依據(jù)該算法索引結(jié)構(gòu)松耦合的特性，在多個(gè)查詢節(jié)點(diǎn)中分布式的部署其索引文件以實(shí)現(xiàn)高并發(fā)的索引查詢。同時(shí)，針對(duì)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(lái)滿足海量用戶的查詢服務(wù)。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文實(shí)現(xiàn)的MCC算法的質(zhì)量良好，改進(jìn)后的位置