面向指紋識(shí)別的奇異點(diǎn)檢測(cè)算法.pdf

1、作為目前最成熟的生物特征識(shí)別技術(shù)之一，指紋識(shí)別被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域之中，如門(mén)禁、金融安全、駕照考試等。盡管指紋識(shí)別性能日趨完善，但仍有一些問(wèn)題沒(méi)有得到完美解決，奇異點(diǎn)檢測(cè)便是其中之一。作為一種重要的全局特征，奇異點(diǎn)常常被用于指紋分類，以此建立大型指紋數(shù)據(jù)庫(kù)的索引，避免盲目的逐一匹配，減少匹配所耗時(shí)間。另外，奇異點(diǎn)也被用于指紋模板預(yù)對(duì)齊，以此降低計(jì)算相似度時(shí)所耗時(shí)間，提高匹配效率。因此，準(zhǔn)確、可靠地檢測(cè)奇異點(diǎn)能夠提高指紋分類、模板對(duì)齊的精

2、確度，對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)性能的提高具有重要意義。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)奇異點(diǎn)檢測(cè)做了大量的研究，但檢測(cè)結(jié)果仍不夠理想，主要表現(xiàn)為：1）低質(zhì)量指紋中，誤檢率較高；2）檢測(cè)到的奇異點(diǎn)與人工定義的奇異點(diǎn)存在不同程度的偏離。
　　本文研究由上述問(wèn)題展開(kāi)，主要內(nèi)容包括兩部分：基于方向場(chǎng)全局特征的偽奇異點(diǎn)檢測(cè)，以及基于圖像空域特征的奇異點(diǎn)精確定位。
　　首先針對(duì)現(xiàn)存的Poincare index（PI）檢測(cè)法存在的低質(zhì)量指紋中誤檢率較高的問(wèn)題，提

3、出了一種基于方向場(chǎng)全局特征的偽奇異點(diǎn)檢測(cè)算法。PI方法基于方向場(chǎng)局部信息，全局信息的引入去除了部分因方向場(chǎng)估計(jì)局部失準(zhǔn)引起的偽奇異點(diǎn)，降低了誤檢率。利用核點(diǎn)開(kāi)口方同其反向延長(zhǎng)線上的方向場(chǎng)近乎垂直的固有特性，構(gòu)造新的特征，對(duì)PI法的奇異點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行篩選，以此進(jìn)一步去除其中的偽奇異點(diǎn)。
　　其次，針對(duì)奇異點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果同人工定義的奇異點(diǎn)之間存在偏移的現(xiàn)象，提出了一種基于指紋圖像空域特征的奇異點(diǎn)精確定位方法。它根據(jù)奇異點(diǎn)周圍區(qū)域內(nèi)紋線特有