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基于复合梯度向量的指纹匹配算法
2 s1 W2 Y G1 x+ j" y0 \# P" j摘要:针对接触式指纹识别中存在的非线性形变问题,提出了一种基于复合梯度向量(Composite GradientVector,CCV)的指纹匹配算法.该算法首先在经过预处理的指纹图像上建立直角坐标系和第一个基向量,并对指纹图像进行旋转;然后在旋转后的指纹图像上采样基向量,组建向量簇,提取极大梯度向量,并以极大梯度向量为元素组建复合梯度向量;最后以分层标记规则对复合梯度向量进行分层标记,通过对指纹库进行指纹检索.复合梯度向量匹配、维度和梯度匹配,识别出指纹图像.实验结果表明,该方法克服了接触式指纹识别中旋转、偏移、拉伸等问题,有较强的抗非线性形变能力,同时具有较快的识别速度和较高的识别准确率.* m2 @9 {/ Y- T( f# k
关键词:指纹匹配;非线性形变;复合梯度向量;分层标记( {- M4 |6 D+ I" @0 d! e2 B) ?
+ x5 U5 i4 P) `' @8 w/ R" o1引言
/ c& h+ O$ e9 E生物特征识别是目前最为安全和方便的身份识别技术1~3〕.各种生物特征识别系统中,自动指纹识别系统是应用最早,也是应用最为广泛的.自动指纹识别系统主要包括:指纹图像预处理[4.5]、指纹分类!6]、指纹匹配[7~9].3 h- x9 v! H7 S( |
指纹匹配算法作为自动指纹识别系统中的核心算法,目前仍然面临着两个问题:低质量指纹图像所导致的真实特征缺失和伪特征增加﹑非线性形变所导致的特征偏移和图像拉伸.本文主要研究第二个问题.
/ ~% }( ]! S" q# h6 x; v' Q% {针对非线性形变导致指纹图像难以匹配的问题，许多学者做了长期的研究并取得了重要的成果.目前，针对非线性形变指纹图像的匹配方法主要包括基于形变模型的方法、基于界限盒的方法、基于局部结构相似性的方法和全局配准的方法等.如CAPPELLI等人[ 10]建立了一个弹性数学模型用来描述指纹在采集时所发生的形变过程;BAZEN 等人["·12]用薄板样条模型来描述两幅指纹图像之间的形变;TONG等人[1314]提取了邻接特征向量用来描述指纹的局部图像;罗希平和田捷["5]采用大小可变的界限盒来处理两幅指纹图像间的非线性形变;陈宏和田捷l"使用细节点特征、联系脊线5 \% F; q0 i6 v, ]6 g( v( J/ g
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发表于 2021-4-12 14:07
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